看完 50000 张专辑封面后，AI 设计师疯狂输出
来源：HyperAI超神经本文约1700字，建议阅读6分钟西班牙艺术家利用 StyleGAN2 打造了一个 AI 设计师，借助 50000 张图像自学成才，没想到培养一个印象派设计师这么简单。
关键词：StyleGAN2 AI 艺术创作
也许是有些设计太经典出挑，总是让人情不自禁地模仿。
前日，乘风破浪走向观众视线的孟佳发布新歌，专辑封面被指原封不动地抄袭抄袭 ins 网红；
没多久，演员宋祖儿的造型设计，也被指出像素级抄袭韩国明星专辑封面，甚至连原创水印都没去掉，可见在设计创意的确不容易。
网友整理抄袭事件的对比图
从事创意工作的人，难免灵感枯竭，有意无意地参考、借鉴、模仿他人的作品。
「艺术家的事儿，能算偷吗？」
算，面对网友的声讨，不仅明星丢了颜面，设计师也失了水准口碑。
50000 张专辑封面，AI 设计师自学成才
同样是搬运后的二次创作，工具属性的 AI 似乎更理直气壮。
西班牙鬼才艺术家 Bruno López，基于 50000 张 Spotify 上的专辑封面，让 NVIDIA 神器 StyleGAN2 自学成才， 「进化」出了一个「没有感情的、抽象派专辑封面 AI 设计师」。
StyleGAN2随机生成的专辑封面
StyleGAN2 从 50000 张 Spotify 专辑封面中，很快形成出一套自己的设计规范和风格流派。
真实的专辑封面基本上由两部分构成，文字及主视觉元素。
AI 的训练过程类似人类「看图画找规律」，在专辑封面的布局上，AI 看起来也深谙黄金比例、斐波那契数列、三分法等尺寸比例规范。
不过 AI 生成的专辑封面整体画风略微有些「诡异」，部分封面甚至可以用「恐怖」来形容：面容狰狞的人脸，少了一只眼球的眼睛，看不出是海浪还是动物尸骨的背景……更不用提模糊的文字、阴郁的色调。
StyleGAN2 随机生成的专辑封面
虽然画风清奇，但是配色及布局相对合理
除了受训练样本风格的影响外，这些伪影的出现也与模型本身有关。因为这 50000 个训练数据，均来自 Spotify 的编辑推荐榜单。没有限定音乐艺术风格，这导致单个风格的训练数据不足，出现了较为严重的伪影和斑点。
StyleGAN2 中用标准化代替归一化
可以去除图像中的特征伪影
StyleGAN 是一种全新的生成器网络结构，由 NVIDIA 发布。这一模型借鉴了风格迁移的相关技术，可以将目标物体的主要属性，逐层修改输入。
由于 AdaIN 中的实例归一化的存在，会导致风格迁移过程中丢失一些输入的关键信息，这就导致了生成图像中斑点及伪影的存在。
StyleGAN2 是 StyleGAN 的升级版，提升了生成图像的质量，极大减少了特征伪影的出现，在细节处理上也更加精细。
用 AI 画的封面，生成卡点音乐 MV
要想训练一个成熟的 AI 设计师，少不了训练数据和预训练模型。Bruno López 介绍了「AI 设计师」的诞生过程，还用这些封面做了一个抽象的 MV （音乐录影带）。
创建数据集：
找到 Spotify 中对应的 API，给定专辑 ID 可返回多个元数据，包括专辑封面。
写爬虫脚本，爬取 Spotify 编辑推荐列表中的专辑曲库，并下载专辑封面。
获取一个数量约为 50000，图像分辨率为 640x640 的数据集。
在 Spotify 中调用对应的 API
训练过程：
作者在 Google Colab Pro 中，用原始 StyleGAN2 的 skyflynil 实现进行了训练。过程耗时数天，在 50000 个 周期后停止。
单纯地依靠 AI 生成略显粗糙的专辑封面，在大艺术家 Bruno López 看来还差点意思。
而火遍社交网络的卡点视频，让他灵光乍现。
制作卡点视频：
作者基于 lhzbrian 写了一个 Python 脚本，创建随机潜在向量（random latent vector），随后对这些向量进行插值，以创建一个由 AI 生成的动画过渡。
为了让动画跟歌曲同步，作者非常机智地使用了 PyDub，让插值的速度跟每一帧的节拍音量同步。
最后，利用 Pillow 的 Image 模块及 OpenCV 的人脸检测功能，脚本就能只使用潜在向量，生成具有指定特征（如不包括人脸的黄色专辑封面）的图像。