只要你会上传图片、能画草图，就能够轻松P图。如此“魔性”的工具，难怪得到了网友热捧。

　　而你要做的，只是上传一张图片，然后由程序生成一张语义分割草图，直接在草图上涂抹修改。

　　和最近的GauGAN2一样，英伟达也为EditGAN开发了一个电脑软件：

　　本文一作是来自多伦多大学的华人博士生凌欢，他同时在该校人工智能研究院（Vector Institute）和英伟达做研究。

　　研究人员表示，EditGAN是第一个GAN驱动的图像编辑框架，它的主要特点是：

　　StyleGAN2的工作流程是：获取图像，将其编码到潜在空间，并使用生成器将这个编码子空间转换为另一个图像。

　　但问题在于，这个空间是多维的，我们很难将其可视化，也很难确定该子空间的哪一部分负责重建图像中的哪个特征。

　　通常，需要庞大的标注数据集，才能知道模型中潜在空间哪一部分控制哪些特征。

　　而EditGAN仅通过对少数标记的数据集示例进行学习，就能将分割与图像相匹配，从而实现图像图像的编辑。

　　更重要的是EditGAN不仅知道潜在空间对应控制那个部分，而且还将它们与草图对应起来。这样，我们就可以通过修改草图轻易地修改图像了。

　　具体而言，就是将图像嵌入GAN的潜在空间，并根据分割编辑执行条件潜在代码优化。

　　以上展示了EditGAN的训练过程：修改语义分割并优化共享的潜在代码，与编辑区域内的新分割，以及编辑区域外的RGB外观保持一致。相应的梯度通过共享生成器进行反向传播。

　　为了摊销优化，作者在实现编辑的潜在空间中找到“编辑矢量”。该框架允许学习任意数量的编辑矢量，然后以实时的速率直接应用于其他图像。

　　作者团队在英伟达内部GPU集群上使用V100执行底层 StyleGAN2、编码器和分割分支的训练以及嵌入和编辑的优化。

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　　该项目使用了大约14000个GPU 小时，其中大约3500个 GPU 小时用于最终实验，其余用于研究项目早期阶段的探索和测试。

　　此前英伟达发布的Canvas就集成了GauGAN2等最新成果，可以用手绘草图生成精细的PS文件。

　　有个好消息是，英伟达表示，将会代码和编辑工具软件即将推出。你是是不是迫不及待想尝试一把了？

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