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隨機圖片生成器（隨機圖片生成器下載）

發(fā)布時間：2023-03-29 08:06:27 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 123 當前文章關(guān)鍵詞排名出租

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于隨機圖片生成器的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、什么軟件可以做這種圓頭像的圖片？
2、[Deep Learning] 生成模型
3、整人二維碼圖片我憋在心里很久了生成器的玩法教程
4、lofter頭像生成器在哪里

隨機圖片生成器（隨機圖片生成器下載）

一、什么軟件可以做這種圓頭像的圖片？

直接使用一些在線的圓形頭像制作工具就行了，簡單快捷又不需要啥專業(yè)技術(shù)，比如這個在線工具就是制作圓形圖片用的。圓形圖片生成器,照片制作圓圖

隨機圖片生成器（隨機圖片生成器下載）

圖片生成圓形頭像

圓圖生成器使用步驟：

一、點擊或者拖拽到上傳框中，即可上傳你要轉(zhuǎn)換圓圖的圖片，直接將新圖片拖入上傳框即可更換圖片。該功能支持jpg、png等多種常見的圖片格式。

二、此時預(yù)覽框中會出現(xiàn)剛剛上傳的圖片，可以任意縮放拖拽裁剪框，選擇你想要截取并轉(zhuǎn)換圓形圖片的區(qū)域。在拖拽縮放裁剪框的過程中，可以實時預(yù)覽圓圖效果。

三、點擊即可一鍵導(dǎo)出高清無壓縮的圓形圖片。

四、導(dǎo)出的圓形圖片是.png格式的，因為只有png格式支持透明背景，而圓形圖片四個角必須是鏤空透明的。所以無論上傳的圖片是什么格式，最終會轉(zhuǎn)換為png格式。

二、[Deep Learning] 生成模型

無監(jiān)督學習包括聚類K-means、降維PCA、特征學習Antoencoders、密度估計、生成模型（圖片生成、超分辨率、圖片著色、時間序列數(shù)據(jù)模擬和計劃[增強學習]、潛在特征推斷）等，其中生成模型的分類歷史如下圖所示：

Explicit生成模型假設(shè)參數(shù)空間已知或可以近似估計，然而真實數(shù)據(jù)的分布往往是十分復(fù)雜的。

由 Google 提出的 PixelRNN 和 PixelCNN 從左到右，從上到下，逐步生成一個個像素，最終生成整張圖像。它的基本原理是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的概率最大化最優(yōu)化，以之前生成的像素作為輸入，輸出對于下一個像素的值的統(tǒng)計分布的預(yù)測，然后從分布采樣出下一個像素。

作為生成模型的AE也可以用于分類問題：編碼器和Softmax函數(shù)結(jié)合適用于樣本量不足的分類監(jiān)督學習，能夠避免樣本量不足時的過擬合問題。

對上述幾種方法的對比總結(jié)：

GAN模型于2014年由Ian Goodfellow提出 [1] ，GAN使用博弈的思想由一個生成器和一個判別器構(gòu)成，生成器G從給定噪聲z中（一般是指均勻分布或者正態(tài)分布）產(chǎn)生合成數(shù)據(jù)，判別器D分辨生成器的的輸出和真實數(shù)據(jù)，在訓(xùn)練過程中，雙方不斷優(yōu)化自己，直到D無法再區(qū)分真實數(shù)據(jù)和G產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，到達納什均衡。：

其中優(yōu)化D的部分：當x來自真實數(shù)據(jù)集data時，D(x)應(yīng)該越接近1越好，而當處理G產(chǎn)生的數(shù)據(jù)G(z)時，D(G(z))應(yīng)該越接近0越好，所以式子中，log(D(x))，log(1-D(G(z)))應(yīng)該越大越好；

而G作為生成器，它所要做的就是迷惑D，讓D將自己生成的數(shù)據(jù)誤認為成來自真實數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)，所以D(G(z))應(yīng)該越接近1越好，即log(1-D(G(z)))應(yīng)該越小越好。然而當優(yōu)化G時，由于在學習初期，G的表現(xiàn)較差，D很容易區(qū)分出G產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，即D(G(z))=0, 導(dǎo)致log(1-D(G(z)))可能會出現(xiàn)飽和的問題。在出現(xiàn)這種問題時，可以轉(zhuǎn)而用最大化log(D(G(z)))來優(yōu)化G。

GAN自提出以來，就存在著訓(xùn)練困難、不易收斂、生成器和判別器的loss無法指示訓(xùn)練進程、生成樣本缺乏多樣性等問題。從那時起，很多研究人員就在嘗試解決，并提出了改進方案，切實解決了部分問題，如生成器梯度消失導(dǎo)致的訓(xùn)練困難。當然也還有很多問題亟待解決，如生成樣本的評價指標問題。

樸素GAN在生成器和判別器在結(jié)構(gòu)上是通過以多層全連接網(wǎng)絡(luò)為主體的多層感知機(Multi-layer Perceptron, MLP) 實現(xiàn)的，然而其調(diào)參難度較大，訓(xùn)練失敗相當常見，生成圖片質(zhì)量也相當不佳，尤其是對較復(fù)雜的數(shù)據(jù)集而言。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比MLP有更強的擬合與表達能力，2015年Alex Radford提出使用卷積架構(gòu)取代GAN中的全連接層 [2] 。DCGAN去掉了池化層，采用批標準化(Batch Normalization, BN)等技術(shù)，并強調(diào)了隱藏層分析和可視化技術(shù)對GAN訓(xùn)練的重要性和指導(dǎo)作用。

對于GAN的全局最優(yōu)解，固定G優(yōu)化D，D的最佳情況為：

根據(jù)D(x)的全局最優(yōu)解可以得出：當判別器過優(yōu)時，生成器的loss可以近似等價于優(yōu)化真實分布與生成器產(chǎn)生數(shù)據(jù)分布的JS散度。然而JS對于兩個完全沒有overlap的情況無法收斂。具體推導(dǎo)可參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/39398823 。WGAN闡述了樸素GAN因生成器梯度消失而訓(xùn)練失敗的原因，并用Wasserstein距離替代了Jensen-Shannon散度，在理論上解決了梯度消失問題。

此外，WGAN還從理論上給出了樸素GAN發(fā)生模式坍塌(mode collapse)的原因，本質(zhì)上是過擬合到某一點

模式坍塌的幾種解決方案包括正則化、增加label（半監(jiān)督GAN）、fe

ature matching

WGAN從實驗角度說明了WGAN在這一點上的優(yōu)越性。

雖然WGAN基本解決了訓(xùn)練失敗的問題，但是無論是訓(xùn)練過程還是是收斂速度都要比常規(guī) GAN 更慢。

WGAN-GP增加梯度懲罰項

CVAE-GAN 包括4 個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

E：編碼器（Encoder），輸入圖像 x，輸出編碼 z。

如果還給定了類別 c，那么生成的 z 就會質(zhì)量更高，即更隨機，因為可移除c中已包含的信息。

G：生成器（Generator）。輸入編碼 z，輸出圖像 x。

如果還給定了類別 c，那么就會生成屬于類別 c 的圖像。

C：分類器（Classifier）。輸入圖像 x，輸出所屬類別 c。

D：辨別器（Discriminator）。輸入圖像 x，判斷它的真實度。

不同 c，代表不同的明星。相同 z，代表其他的一切語義特征（如表情，角度，光照等等）都一模一樣。通過保持 z，改變 c，可輕松實現(xiàn)換臉效果。由于 CVAE-GAN 生成的樣本質(zhì)量很高，還可用于增強訓(xùn)練樣本集，進行語義插值等。

為了生成指定標簽的數(shù)據(jù)，在CGAN中，生成器不僅要輸入隨機數(shù)，還需要將之與標簽類別做拼接(concat，一般要將標簽轉(zhuǎn)換成如one-hot或其它的tensor)，再將其輸入生成器生成所需要的數(shù)據(jù)。此外，對判別器，也需要將真實數(shù)據(jù)或生成數(shù)據(jù)與對應(yīng)的標簽類別做拼接，再輸入判別器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行識別和判斷。

InfoGAN(MutualInformation)本質(zhì)上也可以看作是一種cGAN。它將原先生成器上輸入的z進行分解，除了原先的噪聲z以外，還分解出一個隱含編碼c。其中c除了可以表示類別以外，還可以包含多種變量。以MNIST數(shù)據(jù)集為例，還可以表示諸如光照方向，字體的傾斜角度，筆畫粗細等，這使得生成過程具有一定程度的可控性，生成結(jié)果也具備了一定的可解釋性。

生成器輸入除隨機數(shù)z以外，將圖片x（如灰度圖，素描圖等）作為條件進行拼接，輸出的是轉(zhuǎn)換后的圖片（如照片）。而判別器輸入的是轉(zhuǎn)換后的圖片或真實照片，特別之處在于，文章發(fā)現(xiàn)，判別器也將生成器輸入的圖片x作為條件進行拼接，會極大提高實驗的結(jié)果，其結(jié)構(gòu)圖如下所示（此處結(jié)構(gòu)圖隱去了生成器的隨機數(shù)z）：

Pix2Pix訓(xùn)練需要相互配對的圖片x與y，然而，這類數(shù)據(jù)是極度缺乏的，對此CycleGAN提出了無需配對數(shù)據(jù)的圖像翻譯方法。CycleGAN基于循環(huán)一致性（Cycle-Consistent），兩類圖像經(jīng)過兩次相應(yīng)的映射后，又會變?yōu)樵瓉淼膱D像，簡單有效地解決了這一問題。

而與CycleGAN十分類似的DiscoGAN、DualGAN與其最大區(qū)別在于DiscoGAN使用最簡單直白的CNN編碼器和解碼器，使用全連接網(wǎng)絡(luò)當轉(zhuǎn)換器；CycleGAN使用了ResNet充當轉(zhuǎn)換器；DualGAN則是使用類似WGAN的形式來表示。

StarGAN作為CycleGAN的推廣，將兩兩映射變成了多領(lǐng)域之間的映射，能夠通過一個生成器解決所有跨域類別問題。

三、整人二維碼圖片我憋在心里很久了生成器的玩法教程

二維碼整蠱圖片在前幾天很多人都在玩這個東西，雖然西西沒被整蠱到，但是相信很多人都被好友整蠱了吧，其實這個東西也可以用來表白什么的，很方便，想說什么就說什么，下邊為大家?guī)碚硕S碼圖片有句話我憋在心里很久了生成器的使用教程！

二維碼整蠱生成器使用方法：

1、輸入一段惡搞好友的話。例如我是你爸爸

2、點擊確認后會生成一張整人的二維碼圖片

3、將圖片保存后發(fā)送給好友

具體流程：

下載安裝二維碼整蠱生成器軟件，打開運行，軟件界面有具體的玩法

輸入你想說的話之后點確認

然后就可以把生成的圖片發(fā)給好友了

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