相信每个人多少都有一些漫画故事，想象自己是漫画角色，现在可以轻松实现的就是皮卡智能AI多场景化身漫画。

它利用最新升级的多角色人脸动画化功能、生成对抗网络（GAN）技术生成的动画人脸表情生动、线条柔和自然，并具有非常好调整的五官比例和阴影部分实现了成像生动、细节清晰稳定。十分，令！人！发抖！吓了一跳！效果多好！

那么，它是如何实现的呢。从研究的角度来说，利用GAN为许多生成模型提供了新的训练思路，产生了许多后续的无限可能。

另一方面，GAN人工智能的意义，从其名字来说，是Generative Adversarial Networks。

机器学习的模型大致分为两类，已知生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）生成模型的任务是生成与原始模型相似的数据，并生成让人感觉自然真实的实例。要确定模型，必须输入变量图片并在一个模型中预测图片。它的任务是确定给定的实例是视觉上自然真实的还是人为伪造的，最后还可以促进“假设引起的混乱”的效果。

举个简单的例子，判别模型：给机器一个固定的图，来判断这个图中的汽车是自行车还是汽车。生成模型：为机器提供一系列汽车图像，生成新的汽车图像。

然后，使用鉴别器和生成器分别进行辨识识别和检测反馈动作。在AI进行图像识别的过程中，鉴别器判别系统生成图像时输出数据为0，判别为真实图像时输出数据为1，得到误差梯度的反向传播继续向数据云更新参数。接着，由生成器生成一张图片，输入到判别器进行判别，得到相应的误差梯度，通过梯度数据向反方向传播，形成构成生成器的权重。

AI识别图像并生成与之匹配的动画图标的过程，需要分类器先跟踪，识别并命名目标中各数据的标记点，将数据交给生成器调整生成图像的各数据的标记点，经过AI的不断计算修正如果结果数据的标记点显示它们看起来很近，AI负责比较动画图标和真人照片，找出最匹配的。最终生成最逼真的动画面孔。一言以蔽之，就是在训练中给予反馈，让结果更接近我们的期望。

通过单独提取的卡通表征形式，卡通化问题可以在生成神经网络（GAN、的框架内进行端到端优化，允许可扩展性和可控性，更适合实际使用场景能够对特定的任务进行微调，能够容易地满足多样化的艺术需求。

在此过程中要进行大量的数据采集工作，反复模拟，才能制作出最符合实例面部特征的漫画图标。GAN潜力巨大，它的出现为这个生机勃勃的领域打开了新的大门。

由于可以模仿现有的数据分布，GAN可以教导在图像、音乐、演讲、文章等所有领域创造与人类相似的世界。从某种意义上说，它是一个机器人艺术家，GAN可以产生和谐的色彩，快乐的艺术风格，尖锐的边缘，明显较少的伪影。

皮卡智能技术产品利用GAN不断地被研磨、升级，在人像捕捉、处理等技术上非常成熟。其最新的多头像动画化功能无论在技术方面还是效果方面，都远远优于同行的竞品。

想制作几个纪念性的动画片的脸照片的集合，进行各种各样的画像视频的动画片化处理的情况，完全利用皮卡智能的工具能实现。未来皮卡相信智能技术会进入更多的领域，带来更多的艺术、科技、游戏、动漫甚至医学的可能！

联机试验

皮卡智能官网：https：//www.picup.shop/

①直接进入【动画化】窗口，可直接生成动画图标。

②制作角色图标的话，在官方网站【产品】-【角色图标】中，可以从10种风格中选择。

③想把动画动画化也可以，但是官方网站【产品】-【动画处理】-【动画化】，动画有预览功能。