世界首部AI创作漫画正式发表：StyleGAN神还原《铁臂阿童木》画风
传奇的作者打造传世的作品 ， 但作者逝世了 ， 又该怎么办？
用AI来“传宗接代” 。
【世界首部AI创作漫画正式发表：StyleGAN神还原《铁臂阿童木》画风】最近 ， 便有团队利用英伟达的StyleGAN ， 为已经逝世的传奇漫画家——手冢治虫的作品“续命” 。
提到手冢治虫 ， 你可能会觉得陌生 ， 但提到《铁臂阿童木》 ， “大龄”小伙伴们就再熟悉不过了吧？
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为了延续他的作品 ， 来自记忆体制造商KIOXIA的研究人员和艺术团队 ， 与日本株式会社联手 ， 利用深度学习(StyleGAN) ， 创造了世界上第一部由AI生成的漫画——《PHAEDO》 。
为了利于生成漫画角色 ， 团队分析了手冢先生数百部漫画作品 ， 包括《铁臂阿童木》、《森林大帝》、《怪医黑杰克》等等 。
《PHAEDO》已经在日本《晨间》周刊上发表 。
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这部新漫画 ， 可以说是很好的传承了手冢先生的衣钵 。
让漫画之神的作品“传宗接代”
《PHAEDO》这部漫画 ， 其实是Kioxia公司一个叫#FutureMemories01“TEZUKA2020”的项目 。
项目负责人东原良平(RyoheiOrihara)介绍说：
它是由AI和人类 ， 根据手冢治虫的许多记忆创造出一件作品的项目 。 漫画这种艺术表现形式 ， 在世界范围内广为人知 ， 并且被几代人所阅读和喜爱 。
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为了让AI学习手冢治虫作品的特点 ， 研究人员将漫画人物面部的特征转化为数据 ， 分析在不同场景下剧情发展的情况 。
而角色生成阶段的核心技术 ， 就是英伟达的StyleGAN 。
而为了生成一个与StyleGAN一起使用的训练数据集 ， 来自公立函馆未来大学Mukaiyama教授团队从手冢先生的作品中收集了超过10000张面部图像数据集 ， 这些图像可以用来训练模型 。
Mukaiyama表示：
我们还让计算机学习手冢作品之外的人脸图像 ， 包括真人的面部图像 ， 让它学习通过左右翻转人脸 ， 产生增强的数据 。
训练和推理使用多个NVIDIAV100GPU ， 以及StyleGAN编写的cuDNN加速的TensorFlow深度学习框架 。
在第一阶段 ， StyleGAN在单一过程中生成了人脸 ， 研究人员说：
我们试图生成更完整的图像 ， 其中眼睛、鼻子和嘴巴等细微的细节都是从轮廓等粗糙的描绘中逐渐生成的 。
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接下来 ， 团队决定只使用手冢治虫漫画中的女性角色 。
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最终 ， 团队利用迁移学习 ， 将数千个数据点整合在一起 ， 实现了类似手冢作品的风格 。
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通过结合角色的不同个体特征 ， 研究人员发现可以创造出从未出现过的角色 。 这种机制通过调整结合时的比例 ， 来让生成的角色产生变化 。
Orihara说 ， 他最初并不相信迁移学习可以做到这一点 ， 毕竟模型内部就像“黑箱”一样 ， 是未知的 。
但这就是深度学习非常有趣的原因 。
看到角色一个接一个的被创造出来 ， 这个过程是非常有意思的 。
作品出来了 ， 发表又遇到了问题 。
最开始 ， 《晨间》周刊的主编Miura是拒绝刊登这部漫画的 ， 他认为项目过程中有太多的人为干预因素 。
但在与团队多次交涉过后 ， Miura改变了主意：
我最终意识到 ， 这个项目也可以用来分析人类是如何创作漫画的 ，
我想表明 ， 创造一个可以在这些作品中绘制漫画的AI ， 本身就是一个人类的创造过程 。
关于手冢治虫
手冢治虫(1928年11月3日—1989年2月9日) ， 本名手冢治 ， 因喜爱昆虫而取了“手冢治虫”的笔名 。 漫画家、动画制作人、医学博士 。
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1947年以漫画《新宝岛》奠定了日本漫画的叙述方式 ， 创立了日本漫画意识形态 ， 极大的扩张了新漫画的表现力 。 1952年作品《铁臂阿童木》轰动日本 ， 1953年的《缎带骑士》则是公认的世界第一部少女漫画 。 漫画作品《火之鸟》至今被普遍认为日本漫画界最高杰作 。
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同时 ， 他也是日本第一位导入助手制度与企业化经营的漫画家 。 1961年成立“虫Production动画部” ， 翌年以“虫制作公司”的名义开始活动 ， 日本第一部多集TV动画《铁臂阿童木》、第一部彩色多集TV动画《森林大帝》均诞生于此 。 1973年虫制作商事倒闭 ， 欠下三亿巨额债务 ， 仍然不停止漫画创作活动 ， 同年以作品《怪医黑杰克》俘虏全国读者 ， 创下多项纪录 。
OneMoreThing
漫画之神手冢治虫教我们用科技来描绘梦想的乐趣 。 同时 ， 他坚持认为 ， 科学不应该抛弃人性 。
于是 ， KIOXIA在项目的官网上 ， 还提出了这样的一个问题：
如果手冢治虫现在还在世 ， 他眼中(漫画作品)的未来会是什么样子呢？
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除了他本人 ， 应该没有人能给出精确的答案 。
但利用AI ， 或许能够为这个问题 ， 提供一个方向 。
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