看過(guò)了那么多古裝皇帝扮相，也不知道哪一位更像真實(shí)的皇帝。

結(jié)果現(xiàn)在AI告訴我，陳建斌、陳道明最有帝王之相。

誒，這兩位不就是皇帝專業(yè)戶么？

最近，微博博主@大谷Spitzer又出新作，用AI還原了宋、明、清三朝皇帝，還從皇帝扮演者當(dāng)中找到了最匹配的明星臉。

此前，他就曾給100年前的北京上色，在網(wǎng)上引起了不小的轟動(dòng)。

趕緊來(lái)看一下吧。

按照朝代來(lái)分，先看宋朝。

首先登場(chǎng)的是宋朝開(kāi)國(guó)皇帝趙匡胤。

網(wǎng)友第一反應(yīng)是，好黑啊！但畢竟是武將出身，可以理解。

隨后，就在曾經(jīng)演過(guò)宋太祖的演員中選出最匹配的一個(gè)。

結(jié)果，陳建斌以40.42%絕對(duì)優(yōu)勢(shì)占領(lǐng)榜首。兩個(gè)皇帝放在一起，是這樣的。

接下來(lái)，是宋太宗。

跟他最匹配的是邵峰，匹配度是38.01%。（嗯…雖然不咋認(rèn)識(shí)，但這位小哥還是蠻叭錯(cuò)）

當(dāng)然，也有像宋哲宗這種沒(méi)有演員曾出現(xiàn)這個(gè)角色，那AI也會(huì)自行匹配出最適合的演員。

（據(jù)說(shuō)這是宋朝最帥的皇帝，但不幸也是北宋壽命最短的）

再來(lái)看電視劇里最常見(jiàn)的幾位皇帝。

康熙。

跟他最匹配的，則是我們比較熟悉的陳道明，匹配度達(dá)48.82%。

再來(lái)看雍正。

不過(guò)，騰格爾亂入是怎么回事。（手動(dòng)狗頭）

還有乾隆，看來(lái)瘦長(zhǎng)臉是祖?zhèn)鞯陌桑?/p>

跟瘦長(zhǎng)臉專場(chǎng)不同的是，明朝皇帝則是清一色的國(guó)字臉。

那么，AI又是怎么讓皇帝活靈活現(xiàn)的呢？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是從當(dāng)時(shí)繪畫作品中提取人臉，并進(jìn)行還原，最后參考自己的臉部動(dòng)態(tài)錄像生成視頻。

@大谷Spitzer透露了主要有四項(xiàng)技術(shù)。

臉部生成技術(shù)：PaddleGAN和Artbreeder

臉部動(dòng)態(tài)生成：AI Studio

明星臉匹配系統(tǒng)：SeetaFace

PaddleGAN

PaddleGAN是飛槳旗下開(kāi)源的圖像生成模型庫(kù)，覆蓋了當(dāng)前主流的GAN算法。

比如，Pix2Pix和CycleGAN采用cityscapes數(shù)據(jù)集進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換，StarGAN，AttGAN和STGAN采用celeba數(shù)據(jù)集對(duì)圖片進(jìn)行局部或者整體的屬性修改。

開(kāi)發(fā)者可簡(jiǎn)單上手各類GAN任務(wù)，比如圖片變換、老照片修復(fù)、動(dòng)作遷移。

Artbreeder

Artbreeder是一個(gè)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）技術(shù)的在線圖像生成網(wǎng)站。

在Artbreeder上，用戶可以通過(guò)調(diào)整滑塊，來(lái)創(chuàng)建不同風(fēng)格的人像、動(dòng)畫。

最后，再利用飛槳的AI Studio里的技術(shù)，來(lái)進(jìn)行臉部的動(dòng)態(tài)生成。

至于明星臉匹配系統(tǒng)SeetaFace，是中科視拓研發(fā)的AI面部識(shí)別開(kāi)源項(xiàng)目。

新版本SeetaFace6包含了一人臉識(shí)別的基本部分，如人臉檢測(cè)，關(guān)鍵點(diǎn)定位，人臉識(shí)別，增加了活體檢測(cè)，質(zhì)量評(píng)估，年齡性別估計(jì)，口罩檢測(cè)以及戴口罩的人臉識(shí)別模型。

而大谷借助網(wǎng)上大佬何之源的教程制作完成的。

通過(guò)比對(duì)這些皇帝扮演者的臉部特征，給出一個(gè)相似度排名，就可以找到和歷史人物最接近的明星臉。

看了那么多皇帝，就有網(wǎng)友表示：想看楊玉環(huán)！

我可太好奇她到底長(zhǎng)什么樣子了。

也有網(wǎng)友覺(jué)得，干脆把四大美女全都安排上。

不過(guò)，在最新視頻中，還有一位古代女性，那就是富察皇后。

或許，下一次就是四大美女了。（手動(dòng)狗頭）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的AI还原宋明清三朝皇帝 还找到了最匹配的明星脸！网友：四大美女安排上的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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