小黄图

今天跟大家聊聊我捣鼓的“小黄图”项目，别想歪，我说的是用AI生成的那种。

事情是这样的，前段时间摸鱼的时候，在网上看到有人用AI画涩图，感觉挺有意思的，就寻思着自己也试试。

第一步：环境搭建

我用的是Python，这玩意儿大家都熟，上手快。然后就是安装一些必要的库，像TensorFlow、Keras这些，都是老朋友。还有一些图像处理的库，比如PIL，用来处理生成后的图片。

pip install tensorflow keras pillow 第二步：模型选择

一开始我直接用的GAN，就是生成对抗网络。但这玩意儿训练起来太费劲，显卡跑得呼呼的，效果还不生成的图片要么是马赛克，要么是抽象画。后来我换个思路，用VAE，就是变分自编码器。这玩意儿相对简单，训练起来也快，而且能学到一些图片的潜在特征。

第三步：数据准备

数据这块儿比较麻烦，我没有直接用网上的涩图数据集，毕竟尺度太大，怕翻车。我找一些动漫人物的图片，然后自己手动加一些“颜色”，你懂的。

第四步：模型训练

VAE的训练过程大概是这样的：

1. 把图片输入到编码器，编码器会把图片压缩成一个低维的向量。

2. 然后从这个向量中采样，得到一个潜在的向量。

3. 把潜在的向量输入到解码器，解码器会把向量还原成图片。

训练的目标就是让解码器还原的图片尽可能地接近原始图片。为让生成的图片更有意思，我还加一些条件，比如人物的姿势、表情等等。

第五步：生成图片

训练好模型之后，就可以开始生成图片。生成的过程很简单，就是随机生成一个潜在的向量，然后输入到解码器，解码器就会生成一张图片。

第六步：后期处理

生成的图片质量参差不齐，有些很有些很烂。我用PIL对图片进行一些后期处理，比如调整亮度、对比度、锐化等等。

最终效果

折腾好几天，终于搞出一些像样的小黄图。虽然质量还比不上专业的画师，但也算是有模有样。

总结

这回实践让我对AI绘画有更深的解。AI绘画虽然很强大，但也不是万能的。想要生成高质量的图片，需要付出大量的努力，包括数据准备、模型选择、模型训练、后期处理等等。

一些经验分享

数据质量很重要，数据越生成的图片质量越高。

模型选择要根据自己的需求来，不要盲目追求高大上。

模型训练需要耐心，不要指望一次就能成功。

后期处理也很重要，可以让图片更上一层楼。

AI绘画是个很有意思的领域，值得深入研究。如果你也感兴趣，不妨动手试试。

• 实践过程中遇到最大的坑是数据，清洗数据花费大量时间。
• 显卡也很重要，建议搞一块好点的显卡，能省不少时间。
• 多看一些相关的论文和博客，能少走很多弯路。