2022年的CVPR论文在月初就放榜了，共有2067篇论文被接收。

今天，给大家介绍几个，首先开始的好玩的算法。

DualStyleGAN

算法的模型模型DualStyleGAN。

给定真人图片A：

再给一张图片B，就是要改变的风格：

算法图片A根据图片B的进行风格风格迁移，生成图片C：

这个效果还不错吧？

就可以根据自己喜欢的角色，对自己的风格进行这样的动漫风格迁移了。

一起看下更多的算法效果：

第一列原始图像，第二列参考的风格，第三列算法生成的效果。

算法，可以给一些有这种需求的场景，提供一些用户喜欢的漫画风格，生成自己喜欢的应用程序。

DualStyleGAN最初的算法，已经获得了近千丈300的明星。

项目地址：

https://github.com/williamyang1991/DualStyleGAN

算法运行官方提供了方法。

没有编程基础的小伙伴，可以选择体验Web网页。

https://huggingface.co/spaces/hysts/DualStyleGAN

上传图片自动体验。

就是 Colab 的另外环境和本地类型。

Colab不需要自己安装可以直接依赖，有“梯子”打开运行。

https://colab.research.google.com/github/williamyang1991/DualStyleGAN/blob/master/notebooks/inference_playground.ipynb

想本地测试的小伙伴也可以就地部署，官方提供了 Conda 环境，直接创建一个虚拟环境的学习。

conda env create -f ./environment/dualstylegan_env.yaml

详细的内容，各位小伙伴直接README看吧。

再放听最后的效果。

RQ-VAE表格

看我的小伙伴，应该经常看到我写的文章的NÜWA（女娲）算法。

要今天介绍的算法RQ-VAE Transformer在文字转图片任务上效果更好。

任务就是根据一段文字描述，生成描述的图片。

译文：

A cheeseburger in front of a mountain range covered with snow.

雪山前的芝士堡。

算法根据我们的文字描述，生成的图片。

再如：

a cherry blossom tree on the blue ocean.

蓝色上海洋的樱花树。

算法主要分为两个阶段：RQ-VAE和RQ-Transformer。

前者负责编码，后者负责生成。

算法第一名：

项目地址：

https://github.com/kakaobrain/rq-vae-transformer

本项目只支持本地环境，项目库可以直接根据需要requirements进行安装。

pip install -r requirements.txt

大家可以去下，有点反效果。

变频器

DeepFake 换脸技术越来越多。

换脸的图片和视频都太逼真了，肉眼识别严重。

VFD通过技术手段，可以帮助我们分析图片的真假。

它也是2022年的CVPR，初心。

效果，大家就自己测试一下吧。

项目地址：

https://github.com/xaCheng1996/VFD