谷歌程序员自制秃头生成器：一键get张东升同款发型，今天你脱发了吗？

头可断，发型不能乱。

最近有一个男人的名字实在太火了，他叫「张东升」；比他本人更出名的，是他突然摘下假发后露出的发际线。
在看完《隐秘的角落》以后，你会不会突然脑洞大开，思考秃顶后的自己是什么样子呢？
结果就是这么巧，几天前，一位 UP 主隆重推出了自制的秃头生成器，不管你现在有多年轻，头发有多么浓密，这个生成器都能让你一眼望穿二十年后的自己。

众所周知，目前机器学习领域大部分的图片生成工具都是基于 GAN（生成对抗网络）来实现的。英伟达在 2018 年推出了 StyleGAN 之后，AI 生成的人脸已经极其逼真，很难用肉眼来分辨。随后，英伟达也开源了 StyleGAN 的代码，从此，越来越多的假脸就这样被创造了出来，并且发型、皮肤、五官等特征都可以随心变化。
不掏一分钱，也不用出门，在家编程就能实现自己秃顶的梦想。这可不就是程序员们常说的「代码改变世界」？

直到看见了生成结果，这发际线后移的速度太过恐怖：

望着秃头的自己，一瞬间，心就凉了：

虽然也知道自己终将会有这么一天，但还是想逃避：

发量日渐稀疏的程序员看完之后表示：「技术不错，但有被冒犯到。」

详细教程
即使这样你也要尝试？UP 主暂时没有分享出全部代码，但你也可以如法炮制，预知一下自己未来秃头后的颜值（误）。
MarsLUL 提到，该生成器的思路和代码大部分来源于一篇 Medium 教程《Hairstyle Transfer — Semantic Editing GAN Latent Code》。
教程地址；https://medium.com/swlh/hairstyle-transfer-semantic-editing-gan-latent-code-b3a6ccf91e82

这里借用了汤晓鸥、周博磊等人在论文《Interpreting the Latent Space of GANs for Semantic Face Editing》提出的「InterfaceGAN」。
第一步：潜码估计
首先，我们将输入图像发送到预训练的残差网络中，以便在 StyleGAN 中进行初始潜码估计。然后把这个估计值发送给生成器，这让我们对原始输入图像有一个初步的猜测。对此图像我们可以将预训练的图像分类器应用于特征提取。同时，我们将对输入图像也进行同样的特征提取。
然后在特征空间中，我们执行梯度下降，将特征向量的 L2 损失最小化并更新潜码估计（红色箭头部分）。

现在，我们就可以在 StyleGAN 潜在空间内查找任何图像。
带边界语义编辑
在进行编辑之前，我们需要寻找可以在潜在空间中分离二元属性的特定边界。每个边界对应一个头发属性。比如：

• 发型：波浪 / 直发、刘海；

• 颜色：黑色 / 棕色 / 金色 / 灰色；

• 发际线：后退发际线；

• 面部毛发：胡子、鬓角。

但是如何找到边界？首先要做潜在空间分离，
最终使用 10 个分别于属性匹配的分类器来生成 2 万个潜码和 score pairs。我们在头发属性上训练独立线性 SVM，然后在验证集上进行评估，最终准确性可以达到 80%。

把它们放在一起，对于每个输入图像，我们先在 StyleGAN 潜在空间中找到其特定位置，然后将其按照特定方向移动，以进行语义编辑。

我们对每个属性使用线性超平面，将其法线向量作为输出面相对于目标属性连续变化的方向。例如在上图中，我们在 StyleGAN 空间中找到了年轻的莱昂纳多 · 迪卡普里奥的图像隐代码，绘制了与刘海超平面正交的方向，将隐代码的位置沿该方向移动。这样我们就可以创建不同刘海状态的，迪卡普里奥的图片了。

最后，说到条件边界（Conditional Boundary），它也在 InterfaceGAN 中被引入。通常，许多属性会相互耦合，比如发际线与人的年龄相关，长发更多出现在女性照片中，胡须仅出现在男性面部。但是把不同属性区分开非常重要。
作者介绍
MarsLUL 本科毕业于同济大学土木工程系，是一名头发很多的年轻人。

2015 年，他进入 UC Irvine 开始学习计算机知识，后来成为一名程序员，并进入谷歌工作。
在以往的视频作品中，他也分享了自己转专业和求职的诸多经验。

哔哩哔哩我是如何从零基础小白到谷歌程序员的？小程序

首先就是，转行计算机一定要以兴趣为先，不能单纯因为「待遇好」、「容易找工作」等因素，就扎进一个自己并不喜欢的专业，如此是得不偿失的。

但如果决定了，下一步就是怎样在最短的时间内掌握一门学科的知识体系。
他会将一门学科分为三条路线进行学习：基础知识、专业知识和兴趣知识。
基础知识相当于建筑的地基，也是另外两条路线的先决条件，比如计算机专业的基础知识就是算法、数据结构、操作系统等等。这些知识都可以在 Coursera 等课程网站上获得。
然后是专业知识，在没有从业经验的时候，你可以尝试参加一些培训项目（比如 Udemy），来了解在真正的工作岗位上，一个程序员到底需要掌握什么技能。
另外一方面，可以通过读书和专业知识的论坛，进行兴趣知识的补充。比如 Hacker News，简直是程序员摄取相关知识的福地。书籍方面，MarsLUL 推荐了《免费的编程中文书籍索引》这个 GitHub 项目，分门别类地整理了多本书籍资源，学习者可以根据自己的兴趣来挑选。
项目地址：https://github.com/justjavac/free-program���ڻ���,ʱ������ming-books-zh_CN
在另一期视频中，MarsLUL 也细致地分享了作为一名转专业人员，如何闯过简历这一关。