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AI 杀疯了!

本文推荐 11 有趣好玩的 AI 开源项目,这些项目来自计算机视觉、自然语言处理、强化学习等领域,这些项目是:

  1. 二次元老婆生成器

  2. 人脸生成器

  3. 视频换脸神器

  4. 一键生成动漫风格

  5. 动漫头像生成器

  6. 自动 P 图人工智能神器

  7. 王者农药 AI

  8. 中文反向词典

  9. 一键 AI 上色

  10. 斗地主 AI

  11. 原神游戏自动钓鱼 AI


01

二次元老婆生成器

一款二次元老婆生成器在 GitHub 上开源,这个 AI 项目相当魔性,你只需要在左边画布区域简单的勾勾画画,右侧就会自动生成一个可爱的二次元妹子。

开源地址:https://github.com/apchenstu/sofgan

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02

人脸生成器

这个开源项目是基于 StyleGAN2 制作的新版人脸生成器,可以生成网红脸、明星脸、超模脸、萌娃脸、港风美女脸等,而且还能够对人脸属性进行编辑,比如调节年龄、加个眼镜。

开源地址:https://github.com/a312863063/generators-with-stylegan2

下面这些港风脸都是通过香港美女的数据集训练出来的合成人脸:

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还可以编辑人脸的熟悉,比如调节笑容:

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更改年龄:

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调整性别:

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甚至可以调整颜值:

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03

视频换脸神器

换脸项目 Avatarify 火爆了 GitHub。利用这项技术,你可以将自己的脸实时替换成别人的脸,在视频会议中的表现十分流畅。

迄今为止这个项目已在 GitHub 上获得了 13.8k 的 star 量。你甚至不需要从头训练模型,有人发布了客户端版本,支持 Windows 系统。

开源地址:https://github.com/alievk/avatarify-python
开源地址:https://github.com/alievk/avatarify-desktop

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04

一键生成动漫风格

随手拍张照片,顺势转换为宫崎骏、新海诚等日漫大师的手绘风格作品,这个专门生成动漫图像的开源项目,实测很好用。GitHub 上确实有这样的开源项目,输入一张手机拍摄的照片,立即变换为日本动漫风格。

开源地址:https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGAN

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05

动漫头像生成器

这个开源项目比较有趣,上传或者拍摄一张自己的照片,2S后就能生成你的专属动漫头像。

开源地址:https://github.com/minivision-ai/photo2cartoon

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06

自动 P 图

你有没有想过这样一个场景,当你对着一张原图说:帮我 P 一个帅气的留海,啪!一个具有帅气留海的图片便自动生成了。

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没错,现在已经有开源的算法能做到这些。输入原图,只需要附加上你想 P 成什么样的描述,它就会帮你自动 P 图。

07

王者农药 AI

一个「平民版」的王者农药 AI,快去训练你的 AI 应用自己对线吧。

开源地址:https://github.com/FengQuanLi/ResnetGPT

视频来自公众号「Jack Cui」

08

中文反向词典

清华大学自然语言处理实验室(THUNLP)开源的中文反向词典项目。该项目专门解决舌尖现象(tip-of-the-tongue,又称话到嘴边说不出来),即暂时性忘词的问题。帮助语言学习者学习、巩固词汇。

开源地址:www.github.com/thunlp/WantWords

当你输入「如何形容一个美女?」关键词,算法就会生成它认为你应该如何描述。比如:如花似玉、花容月貌、绝代佳人。

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09

一键上色

这个 AI 项目是二次元的福音,虽然他是基于 AI 驱动,但这个项目不需要你安装任何环境、做任何配置。直接下载,然后双击,就可以给一个线描图画上色了,喜欢画画的朋友可以上传一张草图,看看这个项目生成的效果是怎样的。

开源地址:https://github.com/lllyasviel/style2paints

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10

斗地主AI

DouZero:快手团队开发的斗地主AI。别的不说,这人工智能的名字起的就很带劲,抖零,有点内涵某工牌大厂的感觉。

训练这个斗地主人工智能 DouZero 只用了 4 个 GPU,短短几天的训练时间,就在 Botzone 排行榜上的 344 个斗地主 AI 中排名第一。

在线试玩:www.douzero.org
开源地址:https://github.com/kwai/DouZero
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.06135.pdf

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11

原神自动钓鱼 AI

基于深度强化学习的原神游戏自动钓鱼AI,该模型由 YOLOX,DQN 两部分模型组成。使用迁移学习,半监督学习进行训练。模型也包含一些使用 OpenCV 等传统数字图像处理方法实现的不可学习部分。

其中 YOLOX 用于鱼的定位和类型的识别以及鱼竿落点的定位。DQN 用于自适应控制钓鱼过程的点击,让力度落在最佳区域内。

开源地址:https://github.com/7eu7d7/genshin_auto_fish

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历史盘点:https://github.com/Wechat-ggGitHub/Awesome-GitHub-Repo

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