Meme表情包，兴盛于各大社交网站，但自己动手制作费时耗力 。
【ai头像生成器（百度ai人脸识别怎么用）】“急民之所急”，表情包自动生成器出现了 。
以往的此类生成器，只是简单的图片配文字，总觉得有点文不对题 。
这一次，作者巧妙利用卷积神经网络，做到了识别图片中的情绪（仅限人脸哟），这样配上的文字可信度就比较契合语境了 。
斗图走一波 。
文章插图
△非常高兴的大姚
文章插图
△丞相在笑
文章插图
△团长很愤怒
文章插图
△静静的看着你
从高兴到平常心，机器在分别判定图中人物的情绪 。
有点意思 。
操作流程把大象装冰箱分三步，制作属于自己的表情包也只要三步 。
第一步，打开meme生成器网站，熟悉一下英文界面；
文章插图
第二步，上传一张清晰的人脸图像，注意一定是人脸哟，奇怪的东西不要上传 。
文章插图
第三步，点击generate meme，静静等待饱含深情的表情包 。
文章插图
好了就是这么简单，当然，这里仅供演示，更多玩法，自行探索 。
应该能看到，这款meme不同以往的特点是文字可以匹配情绪 。
人脸的情绪判别作者使用了两类数据集进行训练，一部分是高兴，一部分是悲伤 。
两类数据集的规模必须确保较为平均，否则二分类的结果会严重偏向一方，准确度会下降 。
在此过程中，会出现两个问题：
过采样，在整个数据样本中，一部分数据集过多，训练结果会更加偏向多的那部分 。
欠采样，把大数类的数据减少到与小数类的数据量相匹配，减少样本量 。
当然，确保平衡最重要，如果进行欠采样，总样本会减少，有可能让模型降低泛化能力 。
这时候，你需要数据增强技术来人工增加样本数据 。
文章插图
△一只猫，变成六只 。在获得足够数据后，作者使用卷积神经网络（CNN）进行训练，对人脸表情进行特征提取，随后进行足够的训练批次 。
此时，人脸情绪可以识别，随后就是配文字了···
表情包配文字以文配图，以图配文，最重要的是匹配 。
在这款Meme生成器中，作者使用chef软件作为配置管理工具 。
用户上传图片，机器工作流程如下：
判别是否是人脸，如果是，进入第二步；
判别情绪，是高兴还是悲伤，得到评估结果（metric）；
依照情绪判定，生成相应文字 。
简单来说，用户上传一张图片，机器调用预先训练的模型去对图片进行二分类，得到一个有偏向概率值，得到图片情绪 。
作者使用TensorFlow预训练一个文字对齐（text alignment）模型，判定情绪后，在既有存储文字的数据集中，进行相关图片的文字匹配度，最终组合文字和图片 。
文章插图
生成一张表情包就这么简单~
文章插图
是不是真的有这么强大，网址在下面 。
试试便知~
参考链接：
https://medium.com/towards-artificial-intelligence/meme-generator-memegen-using-deep-learning-d133e6fc363f
http://34.74.55.103
https://github.com/developers-cosmos/Meme-Generator
荐：
【中国风动漫】《姜子牙》刷屏背后，藏着中国动画100年内幕【中国风动漫】除了《哪吒》，这些良心国产动画也应该被更多人知道！【中国风动漫】《雾山五行》大火，却很少人知道它的前身《岁城璃心》一个拿着十米大刀的男主夭折！声明
来源：量子位，人工智能产业链联盟推荐阅读，不代表人工智能产业链联盟立场，转载请注明，如涉及作品版权问题，请联系我们删除或做相关处理！
猜你喜欢