在今年釋出的 iOS 12 系統中，蘋果推出了一個有趣的新功能——Memoji，這是一種新型的 Animoji，可以用手機的前置攝像頭製作自己的專屬動畫頭像。這個功能剛推出的時候，網上就掀起一波曬 Memoji 的熱潮。
在玩 Memoji 的時候，有沒有想過僅從一張照片上就能生成一個 Memoji？本文就分享一下機器學習專家 Pat Niemeyer 的成果，使用神經網路為真實的人物照片生成相應的 Memoji。具體來說，他測試了 VGG16Face 模型，這是一個訓練用於人臉識別的網路，看看將真實照片和“看起來”像多種物件的 Memoji 比較時，它的效果怎樣。然後用它來指導選擇特徵，為新物件建立 Memoji。
程式碼地址見文末。
劇透
上面這兩張圖展示的就是神經網路的生成結果。雖然還有很多不足之處，但我（作者 Pat Niemeyer——譯者注）覺得還是很有意思的，而且這種方法不僅簡單，還很有效。我個人覺得神經網路可能並沒有把這些 Memoji 當成人臉，而且還有多個不利因素，容我一一道來：
- 卡通影象
首先，第一個問題就是人們以卡通形式表現出來時，“看著”會是什麼樣子？卡通影象會誇大人物的最明顯特徵，但有些特徵比如髮型並不是固有不變的，在不同的照片裡都變化很大，甚至每天都不是一個樣。由於這個原因，似乎訓練能夠識別個體的神經網路，才能以考慮到這種變異情況的抽象方式捕捉髮型資訊。相反地，這意味著它可能不適合從隨機影象中生成髮型。
- 膚色和頭髮顏色
在隨機光照條件下拍攝的照片中很難推斷膚色，我做了一個簡單測試，效果非常糟糕，很好地印證了這一點。在測試中，神經網路通常會選擇較亮的膚色，而且總是不能很好地區分現實和不現實選項（未展示）。另外，雖然測試在區分淺色頭髮和深色頭髮方面表現良好，但是在呈現色彩鮮豔的頭髮時多多少少都存在失誤。
- 沒有 API
我在做生成 Memoji 這個實驗時，面臨的一個限制就是目前沒有能批量化生成它們的 API（沒有直接的方式能在 iOS 上自動化生成它們）。這就限制了我們很難高效地找到可能的 Memoji域作為生成過程的一部分。理想情況下，我們希望使用遺傳演算法大幅優化特徵組合，而非依靠它們的可分離性，但在這個案例中並不可行。
- 照片選擇
選擇哪張照片作為生成 Memoji 的素材對最終結果也有很大影響。有些照片生成的結果就比其它的好很多，我也不清楚原因在哪。總的來說，我儘量找那些由代表性的、剪裁得當以及正臉朝前的照片。
神經網路&設定
這項實驗的實際程式碼其實很少，我挨個說一說，原始碼連結放在文末。
- VGG
VGG 是一個非常流行的用於影象識別的神經網路架構。VGG Face 則是實現了專門用於人臉識別的模型，而且整個訓練後的網路（包括網路層資訊和學習權重）都可以公開下載和使用。所以使用這種預訓練模型是最好的選擇之一，從頭開始訓練一個這樣的模型需要花費大量的時間。
- Torch
我使用的是 Torch 科學計算框架，它提供了執行 VGG 模型所需的環境，內有基於 Lua 的程式設計環境、供使用張量進行數學計算所需的程式庫，以及搭建神經網路所需的構建模組。我選擇 Torch 是因為我之前經常用它。
Torch 可以為我們載入提供好的 VGG Face 模型，只需幾行程式碼就能在上面執行一張影象。基本流程為：
-- 載入神經網路
net = torch.load('./torch_model/VGG_FACE.t7')
net:evaluate()
-- 應用影象
img = load_image(my_file)
output = net:forward(img)
複製程式碼還有幾步涉及到載入影象和影象標準化，在原始碼裡可以找到。
- 使用網路層
如上圖所示，VGG 包含不同型別的網路層。首先是包含了 RGB 影象資料的張量，它應用了一系列的卷積、池化、加權以及其它型別的轉換。資料的“形狀”和維度發生了變化，因為每個網路層會不斷學習更多的抽象特徵。最終，神經網路的最終層生成一個一維的 2622 個元素的預測向量。該向量表示和訓練網路所用的特定人物的匹配概率。
在我們的案例中，我們並不關心這些預測結果，而是想用神經網路比較我們自己的任意人臉資料集。要想實現這一點，我們可以利用預測層下面一層的輸出。這一層提供了一個有 4096 個元素的向量，描述了人臉的特徵。
output = net.modules[selectedLayer].output:clone()
複製程式碼VGG16 有 16 個網路層，用 Torch 的實際實現結果生成了一個 40 層的“模型”設定，其中第 38 層生成了我們所需的結果。
- 相似性
我們要做的事情基本上就是在神經網路中執行成對的影象，並用相似度指標比較各自的輸出結果。比較兩個超大型數字向量的一個方法就是使用點積：
torch.dot(output1, output2)
複製程式碼這會生成一個標量值，可以把它當成表示向量和高維空間“一致”的比率。
在這個測試中，我們想將預期 Memoji 和多個引用影象進行比較，併合並它們。所以我需要將每對值標準化，進行平均取值以得到一個“分數”。
sum = 0
for i = 1, #refs do
local ref = refs[i]
local dotself = torch.dot(ref , ref)
sum = sum + torch.dot(ref, target) / dotself
end
...
return sum / #refs
複製程式碼標準化意味著將影象和它自己比較的得分會是 1.0，所以後面越高的“分數”值以為著更高的相似度。
我們還需要用到很多其它型別的指標，兩個最明顯的指標就是輸出結果之間的歐幾里得距離和均方誤差。我簡單用這兩個試了一下，但是似乎點積能產生更好的結果，這裡我有點摸不著頭腦。
第一個測試：一組頭像
我首先想驗證的是這個人臉網路能不能處理卡通風格的 Memoji。我首先抓取了由 63 個、從谷歌搜尋來的人臉 Memoji（大部分來自蘋果的 demo）。
然後我選擇了一個，讓神經網路對所有 Memoji 排序，為我展示基於單張引用影象的前三個匹配結果。
結果很不錯。神經網路不僅找出了同一 Memoji（排序第一，分數為 1.0），但第二個和第三個結果可信度不高。
真實影象
現在到了“真實”影象的測試：當和這些 Memoji 比較時，神經網路對真實生活中的影象會做出怎樣的結果？我抓取了一些名人的照片，結果如下：
結果還是很有意思的。注意，神經網路只能在數量有限的 Memoji 中選擇，而且它在這些影象中看到的主要特徵可能並不符合我們的預期。此外，注意這些比較中的分數（置信度）大幅低於和其它 Memoji 相比時的分數。
生成過程
接著，我想把這個過程反過來，使用神經網路選擇特徵來建立一個 Memoji。這就有點棘手了。我前面提過，並沒有明顯的方法可以在 iOS 上自動建立 Memoji。雖然在越獄裝置上或者黑進某些藝術網路或許能做到，但我還是想試試神經網路這種簡單的方法。
在測試時，我用 QuickTime Player 的視訊錄製功能將我的手機和筆記本相連，然後將其放在角落，剛好讓指令碼能抓取錄屏用於處理。每種特徵我都嘗試了各種可能性，選擇每一種選項，按Enter鍵來抓取和排列輸出。
很明顯這並不理想，有幾個原因：首先，過程很痛苦（有 93 對選擇，試著執行了十幾次）。更重要的是，它只能讓我們每次評估一個特徵差異。理論上，我們可以對其迭代，重複嘗試直到神經網路不再建議我們改動，但這也並不完美，因此可能存在“區域性最小值”（如果一個特徵會影響另一個特徵的感知，那麼評估的順序就很重要）。
另外，還有個惱人的事情就是攝像頭一直跟著我，很小的動作也會影響得分。
結果
開頭的時候我劇透了幾張結果，但是還可以再精心打磨一番。
不過神經網路在選擇臉部特徵時似乎很不穩定，也就是在某些情況下，模型選擇的前 3 張影象非常相近，但有時又不這樣。例如，下面是神經網路為川普的髮型選擇的前三種 Memoji：
有些特徵倒也符合我的預期，比如奧巴馬據說長有一對“招風耳”，然後神經網路確實按照匹配度從大到小列出了三個結果：
但眼睛的變化就比較大了：
相反，為川普選擇的眼睛就變化不大：
剛開始的時候，奧巴馬的下巴我看著實在是太方了，但是過了一會兒我又覺得看著正好（所以說，在這方面如果主觀性太強是不太妙的）。
頭髮顏色
我前面說過，膚色很難區分，選擇頭髮顏色同樣是個問題。川普和奧巴馬兩人的頭髮顏色看起來還說得過去，但是後面我用亮紅色頭髮測試時，神經網路卻老是想選灰色：
雖說排名前三的生成結果中有紅色頭髮，但結果並不理想。我嘗試了很多照片，想看看有哪些影響因素，比如調整影象的預處理方式。然而，即便我大幅修改了輸入影象，神經網路依然鍥而不捨的生成灰色頭髮的 Memoji。
在另一項實驗中，我檢視了其它網路層的生成結果。回想一下，我們之前選的是第 38 個網路層，因為它是表示臉部特徵的最高層。然而我們可以和更低的網路層做個比較，看看有何區別。在使用第 32 個網路層時，結果確實有所不同，頭髮的顏色得到了更多關注。這一層對應的是 VGG16 模型中最後一個“池化”層，就在第一個“全連線層”之前，所以可能因此它保留了更多的空間和顏色資訊。這一層和其它更低的網路層在為亮紅色頭髮生成 Memoji 時，生成的結果更好。
此外，我還嘗試了多種方法將顏色頭髮平均化（按照前三個選擇和新網路層）。雖然這樣生成了更為合理的結果，但最終也沒有得到理想的亮紅色頭髮。
本專案的 Torch 指令碼程式碼見我的 GitHub 專案：
參考資料：
https://patniemeyer.github.io/2018/10/29/generating-memoji-from-photos.html