人工智能进军动漫产业，可以助力整个行业，让动漫日更、优化动漫视效?
来自喵图科技的算法研发团队给出了 学习在动漫领域的研究进展，开发了一套在压缩GPU显存的情况下，通过人工智能给漫画线稿优化线条、自动上色的技术。
训练机器自动上色，生成效果“以假乱真”!
研究团队使用生成对抗网络(GAN)完成上色任务，达到与人工作画相近的效果。GAN 使用了两个以博弈论的方式协同工作的网络，以相互竞赛的方式来训练彼此。构成 GAN 的两个网络分别是鉴别器和生成器，神经网络自行从输入图片中学习到上色的方法，由生成器创建伪造的样本，同时鉴别器接收[input, training data]和[input, fake output]对来鉴别哪些样本是真实的，哪些样本是伪造的。网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D，随着其中一个网络变得更强大，另一个网络也必须适应和提升。最后博弈的结果是什么?在最理想的状态下，G可以生成足以“以假乱真”的图片。基于GAN 的生成器，研发团队还针对不同的业务场景设计了解耦模型，通过校正输出、输入图片之间的关系，减弱甚至消除这种相互关联，将不同场景区别开来。如此训练后得到的模型，能够找到最接近输入图片画面风格的参数，实现自动上色。
喵图科技自动上色多种渲染，一键完成只需0.5秒
攻克技术难题，GPU模型压缩技术很优秀
传统的自动上色算法对GPU的资源消耗极大，很难做到大规模的对应上色处理请求。举个例子来讲，具有50个卷积层的ResNet-50需要超过95MB的存储器以及38亿次浮点运算。喵图科技研发团队基于通道减枝，试图去除冗余和不重要的项来降低存储和计算复杂度，训练一个更紧凑的神经网络来重现一个更大的网络的输出。此外，他们还将神经网络二值化，让计算主要在正1或负1间进行，几十倍地降低了网络大小和计算量，保证预测准确率。经过他们的努力，AI自动上色仍能照常工作，但GPU 显存占用降低至原模型的5%，速度提升为10倍。
此项研究的成功，代表着自动上色技术不仅可以用于娱乐面向用户，也可以形成低成本工业规模服务于整个动漫行业，可以为动漫行业提供“工业级”画面输出，大大压缩动漫制作的生产时间，节约生产成本。在未来，动漫制作组只需要几个人为作品制作剧情方向、绘制部分分镜，剩下的可以都交给AI自动上色来搞定。
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