還記得被P到體無完膚的貝克漢姆嗎？
P到這個程度，不得不說，后期工作人員堪稱敬業典范。
在綜藝節目甚至體育比賽中，藝人們也各出奇招……
現在，碼掉紋身有了新方式，不必在精修or高糊之間做選擇了~
相關的帖子已經在reddit上獲得1.1k贊，網友們直呼：太酷了！
看看效果對比，感覺看到了紋身前的艾弗森：
△用SkinDeep碼掉艾倫·艾弗森的紋身
這個工具叫做SkinDeep，開發者利用深度學習去掉照片中的紋身，力圖得到與Photoshop媲美的效果，從而減少工作量，
訓練效果
那么它是如何做到的？
由于無法找到大量的紋身圖像來訓練模型，開發小哥決定自己動手，
使用Python OpenCV合成紋身圖像，將APDrawing數據集圖像，和去除背景的紋身圖案進行疊加，對于全身圖像，則是利用ArtLine完成的。
數據集中的線條圖對，可以幫助模型學習和刪除紋身線條，
利用ImageDraw和代碼，將紋身隨機放置到人體圖像上；在需要彎曲和改變角度時，還需用到Photoshop。
用修改后的Apdrawing數據集訓練模型，作者給出了模型輸出示例，包括：
用于身體正面的效果：
面部紋身和重度紋身的效果：
作者還給出了和Photoshop對比圖，看起來效果還不錯。
不過仔細看，還是殘留了一些紅色印記，
網友熱議
相當可觀的效果立刻在reddit上引起了熱議，不少網友發出“Cool”、“Awesome”的贊嘆，
不過也有網友表示：
“還是Photoshop更勝一籌。”
網友們動手嘗試的結果，也驗證了這一點：
△“我看不到了！”
提到紋身，很難不想到“僵尸男孩”，面對這樣高難度的挑戰，SkinDeep的表現怎么樣？
幾乎也是高糊的狀態了，不禁讓網友聯想到了“伏地魔”……
看來模型的性能還有不少提升空間。
對此，作者也在GitHub上表示，SkinDeep模型仍在改進中，
此外，還有網友反向操作：
“你能把它顛倒一下嗎？我想加個紋身”？
作者簡介
SkinDeep的開發者是Vijish Madhavan，上文中用于制作全身圖像的ArtLine（用于生成線條肖像），就是他的杰作，在GitHub上收獲了2.8K顆星。
△ArtLine效果圖
也許SkinDeep未來可以用在電視節目中，觀眾們不必再面對高糊畫面了。
“擦除”工具的GitHub、Colab鏈接已在文末送上，感興趣的小伙伴可以去嘗試一下~
