图 9：头发生成网络结构
基于 StyleGAN 编辑生成方案的拓展
基于 StyleGAN 编辑生成方案能够在降低生成任务方案设计难度的同时，提高生成任务的研发效率，实现生成效果的大幅度提升，同时也具有很高的扩展性。其中，结合 StyleGAN 生成理想头发配对数据的方式极大地降低了图像编辑任务的难度，比如将该方案关注的属性拓展到头发以外，就能够获得更多属性的配对数据，例如五官更换的配对数据（如下图 10），借此可以尝试对任何人脸属性编辑任务进行落地实践。
此外，借助 StyleGAN 预训练模型实现 image-to-image 的方式能够保证生成图像的清晰度，因此还可以将其推广到如图像修复、图像去噪、图像超分辨率等等更为一般的生成任务中。
图 10：五官更换的配对数据：原图（左），参考图（中），结果图（右）
目前， MT Lab 已在图像生成领域取得新的技术突破，实现了高清人像生成并达到精细化控制生成。在落地头发生成以外，MT Lab 不仅实现了牙齿整形、眼皮生成、妆容迁移等人脸属性编辑功能，还提供了 AI 换脸、变老、变小孩、更换性别、生成笑容等等风靡社交网络的新鲜玩法，一系列酷炫玩法为用户带来了更有趣、更优质的使用体验，也展现了其背后强大的技术支持与研发投入。
未来，深度学习仍将是 MT Lab 重点关注的研究领域之一，也将持续深入对前沿技术的研究，不断深化行业技术创新与突破。
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