看過了那么多古裝皇帝扮相，也不知道哪一位更像真實的皇帝，
結果現在AI告訴我，陳建斌、陳道明最有帝王之相，
誒，這兩位不就是皇帝專業戶么？
最近，微博原PO@大谷Spitzer又出新作，用AI還原了宋、明、清三朝皇帝，還從皇帝扮演者當中找到了最匹配的明星臉，
此前，他就曾給100年前的北京上色，在網上引起了不小的轟動。
趕緊來看一下吧。
陳建斌、陳道明最具帝王相
按照朝代來分，先看宋朝。
首先登場的是宋朝開國皇帝趙匡胤。
網友第一反應是，好黑啊！但畢竟是武將出身，可以理解。
隨后，就在曾經演過宋太祖的演員中選出最匹配的一個，
結果，陳建斌以40.42%絕對優勢占領榜首，兩個皇帝放在一起，是這樣的。
接下來，是宋太宗。
跟他最匹配的是邵峰，匹配度是38.01%，（嗯…雖然不咋認識，但這位小哥還是蠻叭錯）
當然，也有像宋哲宗這種沒有演員曾出現這個角色，那AI也會自行匹配出最適合的演員。
（據說這是宋朝最帥的皇帝，但不幸也是北宋壽命最短的）
再來看電視劇里最常見的幾位皇帝。
康熙。
跟他最匹配的，則是我們比較熟悉的陳道明，匹配度達48.82%。
但有網友說，張國立老師更像。
再來看雍正。
不過，騰格爾亂入是怎么回事。（手動狗頭）
還有乾隆，看來瘦長臉是祖傳的吧！
跟瘦長臉專場不同的是，明朝皇帝則是清一色的國字臉。
背后的技術
那么，AI又是怎么讓皇帝活靈活現的呢？
簡單來說，就是從當時繪畫作品中提取人臉，并進行還原，最后參考自己的臉部動態錄像生成視訊。
@大谷Spitzer透露了主要有四項技術，
臉部生成技術：PaddleGAN和Artbreeder
臉部動態生成：AI Studio
明星臉匹配系統：SeetaFace
PaddleGAN
PaddleGAN是飛槳旗下開源的圖像生成模型庫，覆蓋了當前主流的GAN算法。
比如，Pix2Pix和CycleGAN采用cityscapes數據集進行風格轉換，StarGAN，AttGAN和STGAN采用celeba數據集對圖片進行局部或者整體的屬性修改，
開發者可簡單上手各類GAN任務，比如圖片變換、老照片修復、動作遷移。
Artbreeder
Artbreeder是一個基于生成對抗網路（GAN）技術的在線圖像生成網站，
在Artbreeder上，用戶可以通過調整滑塊，來創建不同風格的人像、動畫。
最后，再利用飛槳的AI Studio里的技術，來進行臉部的動態生成，
至于明星臉匹配系統SeetaFace，是中科視拓研發的AI面部識別開源項目，
新版本SeetaFace6包含了一人臉識別的基本部分，如人臉檢測，關鍵點定位，人臉識別，增加了活體檢測，質量評估，年齡性別估計，口罩檢測以及戴口罩的人臉識別模型，
而大谷借助網上大佬何之源的教程制作完成的，
通過比對這些皇帝扮演者的臉部特征，給出一個相似度排名，就可以找到和歷史人物最接近的明星臉，
網友：四大美女安排上
看了那么多皇帝，就有網友表示：想看楊玉環！
我可太好奇她到底長什么樣子了。
也有網友覺得，干脆把四大美女全都安排上。
不過，在最新視訊中，還有一位古代女性，那就是富察皇后。
或許，下一次就是四大美女了，（手動狗頭）
