人物动漫化是在二次元文化中非常重要的一部分，也被称为二次元文化“产业化”。人物动漫化就是将你喜欢的人物角色进行二次元设计，以符合二次元群体的审美和需求。AI绘画爆火之后，更多的人开始使用AI进行人物动漫化，获得更广泛的灵感和更快地创作效率。这些人物动漫在设计中使用了人工智能算法，让人物从外形到性格都可以得到一个很好的优化。

图1 图像艺术表现

一、背景介绍

人物动漫化是基于 AI人工智能算法的应用之一，主要功能是通过不断优化人物的外观，使得人物更加符合二次元群体的审美需求。具体实现方法：先把人的外形模型生成图像，然后进行分析，最后再将其修改为合适的模型。

人工智能算法是目前业界研究最多的一种，最主要的算法就是神经网络（Neural Network），它是一种模拟生物神经元的计算模型，可以通过大量数据学习得到神经网络的参数结构并不断地进行训练，最后将训练好的神经网络应用于具体任务。而人物动漫化也正是人工智能算法在这个领域应用的一个典型案例。

图2 人物动漫化

二、模型实现

首先，图像样本库的建立需要大量的动画图像。可以使用Python抓取或使用网络上与动画素材相关的网站上已有的数据集，按照固定的比例划分训练集和测试集，对样本进行标准化处理，保持图像大小。每个图像都有一个唯一的ID。

其次，选择CNN作为DCGAN的基础网络，并对CNN的池层和全连接层进行了调整。Gan是一种深度卷积网络，可以提取目标特征，对图像进行分类。在DCGAN中定义生成网络和判别网络时，加入了ReLU和Sigmoid等激活函数，用于参数处理和图像分类。

在训练网络之前，使用Pytorch作为框架，Python作为编程语言完成代码编写，Adam optimizer最小化损失函数，优化程序调整超参数。在训练网络时，使用Visdom来可视化训练过程。通过控制学习速率、迭代次数、训练比等参数，设置几组控制实验，观察实验结果，使用测试集进行多次测试。

通过对几组实验结果的比较分析，可以得到一组最优的网络参数。使用训练好的目标网络模型，可以输出许多不同的动画图像。技术路线如图3所示:

图3 技术路线

这里需要注意的是，并不是所有人物模型都能完全实现人物动漫化，因为还有很多的其他建模需要实现。

图4 人物动漫化高阶