рандом аниме персонажей генератор

Anime Character Generator

Randomly acquire characters from the 300 most popular anime characters

(モンキー・D・ルフィ)» style=’max-height:280px;’>

(戦場ヶ原 ひたぎ)» style=’max-height:280px;’>

(クロロ＝ルシルフル)» style=’max-height:280px;’>

(黒木 智子)» style=’max-height:280px;’>

(千空)» style=’max-height:280px;’>

(犬夜叉)» style=’max-height:280px;’>

Anime has an unexpected number of fans all over the world, and even more and more movies are from anime, such as Alita, Teenage Mutant Ninja Turtles, etc. Anime has also given birth to many unforgettable characters, such as Lamperouge, Lelouch, Lawliet, L and so on.

We have collected the most popular 300 anime characters, all of which come from popular anime works. This page displays 6 anime characters randomly by default. You can generate a specified number of anime characters through the generator above. This tool can help you quickly get anime characters, and also help you understand anime works.

Credit Card Generator Anime Character Generator PNG Text Generator Fake Name Generator Username Generator Sentence Generator IMEI Generator Story Title Generator Movie Title Generator Random Image Generator Rap Lyrics Generator Album Name Generator Xbox Gamertag Generator Signature Generator 4 Letter word Generator Song Title Generator

Источник

Генератор аниме имён

Популярные мужские имена

Популярные женские имена

222 серия • 2 часа назад

5 серия • 2 часа назад

5 серия • 2 часа назад

29 серия • 4 часа назад

7 серия • 4 часа назад

4 серия • 4 часа назад

Copyrights and trademarks for the anime, and other promotional materials are the property of their respective owners. Use of these materials are allowed under the fair use clause of the Copyright Law

Весь материал на сайте представлен для домашнего ознакомительного просмотра. Этот сайт не содержит файлы на своем сервере, весь контент взят из свободных источников. Если какой-нибудь из материалов нарушает ваши авторские права, то просим связаться с нами [email protected] и мы удалим этот материал.

Зарегистрируйтесь, что бы воспользоваться полными функциями сайта для просмотра аниме.

Источник

Рандом аниме персонажей генератор

Наткнулся на замечательный сайт, с помощью которого можно генерировать девушек в стиле аниме.

Результаты просто потрясающие. Портреты получаются уникальными, очень живыми и красивыми. Сеть редко ошибается и почти все результаты достойные.

Можно детально настраивать внешность создаваемой девушки: цвет волос, глаз, наличие румянца, очков, шляпы и многое другое.

Результаты

Просто посмотрите на то, что может данная нейросеть:

А вот, как показывает себя генератор, когда от него требуется сохранить общий типаж девушки и менять лишь настраиваемые пользователем параметры (цвет волос, глаз, румянец и т.д.):

Наоборот, жесткая фиксация пользовательских параметров и случайный шум позволяют получать похожих девушек, но с разной стилистикой.

Иногда, конечно, нейросеть ошибается и на свет может явиться такое:

Как работает?

Имеется два набора. Набор параметров, которые может настроить пользователь: цвет волос, наличие румянца, цвет глаз и многое другое и шум, на основе которого и генерируется само изображение. Для достижения этого используется фреймворк GANs.

Фреймворк GANs использует нейросеть ​ \( G \) ​ для создания изображений на основе шума и параметров, заданных пользователем и другую сеть ​ \( D \) ​, которая сравнивает полученные изображения с данными из обучающей выборки. Так как обучение GANs печально известно своей сложностью и длительностью, разработчики использовали алгоритм DRAGAN, который позволил получить приемлемые результаты за адекватное время обучения.

Работу генератора в браузере обеспечивает фреймворк MIL WebDNN. Генерация происходит на стороне клиента.

Подробнее прочитать про сам генератор и то, как он работает, можно в официальном отчете разработчиков.

Как генерировать?

По умолчанию на сайте активен простой режим настроек:

Можно выбрать цвет волос, стиль прически и цвет глаз.

Далее можно выключить/выбрать случайным образом/включить румянец, наличие шапки, очков и другие параметры.

Для перегенерации портрета надо нажать на большую красную кнопку «Generate» под самим портретом.

Результатом можно поделиться в Twitter.

Если поставить галочку в чекбоксе «Expert Mode» (режим эксперта), то появится возможность

Где можно использовать?

Как и генератор музыки Amper, который я не так давно описывал на сайте, полученные портреты совершенно без проблем можно использовать в компьютерных играх. Такие портреты отлично впишутся в игры с большим количеством текстовых диалогов. В играх с большим миром можно вообще не рисовать портреты для персонажей женского пола.

Еще можно использовать полученные изображения для вдохновения. Бывает, просто не знаешь с чего начать. А так прокликал пару девушек и понял, что тебе нужно.

Вот еще чумовая идея! Подобную нейросеть можно использовать для генерации совершенно уникальных и красивых аватарок для новых пользователей на тематических сайтах и форумах, посвященных аниме.

Источник

Генерация аниме с помощью нейросети StyleGAN

StyleGAN — та самая нейросеть, которая генерирует лица несуществующих людей на сайте thispersondoesnotexist.com. Исследователь Gwern Branwen вывел её на новый уровень и научил создавать несуществующие лица персонажей аниме, запустив свой сайт thiswaifudoesnotexist.net. На нём каждые 15 секунд появляется новый персонаж и его история, также генерируемая искусственным интеллектом. Сегодня мы расскажем, как самому обучить нейросеть для создания аниме-лиц с помощью StyleGAN.

В попытках заставить компьютер рисовать аниме есть что-то забавное — это уж точно интереснее, чем работать со снимками знаменитостей или с датасетом ImageNet! Кроме того, рисунки и аниме отличаются от фотографий, которые сейчас очень часто используются в задачах машинного обучения. Если нейросети научатся генерировать случайные нарисованные изображения, то совсем скоро станет возможна генерация картин и фотографий по их текстовому описанию.

Gwern пробовал решить задачу с помощью ряда существующих генеративных сетей: StackGAN / StackGAN ++ & Pixel * NN *, WGAN-GP, Glow, GAN-QP, MSG-GAN, SAGAN, VGAN, PokeGAN, BigGAN 3, ProGAN и StyleGAN. Многие из них начинали либо расходиться после одного или двух дней обучения, либо создавать ограниченный диапазон лиц (или одно лицо), либо просто сходиться к изображениям плохого качества.

Первый успех продемонстрировали сети BigGAN и ProGAN: они показали, что обычные CNN могут научиться генерировать и масштабировать чёткие аниме-изображения. Сеть ProGAN была достаточно мощной, но требовала около 6 недель обучения на GPU. Поэтому ей на смену пришла StyleGAN — более быстрая архитектура, с которой можно обучать объёмные модели на больших наборах данных.

StyleGAN стала настоящим прорывом, поскольку предоставляла возможности уровня ProGAN, но работала быстрее. Эта сеть с радикально иной архитектурой минимизирует потребность в медленном прогрессивном росте (возможно, полностью его исключая) и эффективно обучается на изображениях с разным разрешением. Кроме того, она позволяет контролировать генерируемые кадры с помощью механизма передачи стиля.

Примеры

Для начала продемонстрируем возможность StyleGAN генерировать аниме-лица:

озможность StyleGAN генерировать аниме-лица:

Стоит отметить, что лица получаются очень разнообразными: меняется не только цвет волос или глаз, ориентация головы и другие мелкие детали, но и общий стиль. Изображения могут быть похожи на кадр из мультфильма, компьютерную графику, аниме 90-х и 00-х годов и даже на рисунки акварелью или маслом.

Видео, демонстрирующие разнообразие аниме-лиц:

О StyleGAN

StyleGAN представлена в 2018 году. Она использует стандартную архитектуру GAN, применяемую в ProGAN, но черпает вдохновение из механизма передачи стиля. StyleGAN модифицирует свою генераторную сеть (генератор), которая создаёт изображение путём его многократного увеличения: 8px → 16px → 32px → 64px → 128px и т. д. При этом на каждом уровне используется комбинация случайных входных данных или «стилевого шума» (“style noise”) с AdaIN. Это указывает генератору, как стилизовать изображения с определённым разрешением: изменить волосы, текстуру кожи и так далее. Систематически создавая такую случайность на каждом этапе процесса формирования изображения, StyleGAN может эффективно выбирать более удачные варианты.

StyleGAN вносит также ряд дополнительных улучшений: например, в ней используется новый датасет лиц “FFHQ” с изображениями размером 1024 пикселя (выше, чем у ProGAN). Кроме того, сеть демонстрирует меньше потерь и очень интенсивно использует полностью связанные слои для обработки случайного ввода (не менее 8 слоёв из 512 нейронов, в то время как у большинства GAN 1 или 2 слоя). Ещё более поразительным является то, что в StyleGAN не используются методы, которые считались критически важными для обучения других GAN: например, релятивистские потери, распределение шума, расширенная регуляризация и т. д.

За исключением этих особенностей, архитектура довольно обычная. Поэтому если вы имели дело с какой-либо GAN — можете смело работать со StyleGAN. Процесс обучения тот же, гиперпараметры стандартные, а код во многом совпадает с ProGAN.

Приложения

Благодаря своей скорости и стабильности StyleGAN успела приспособиться к широкому кругу задач. Вот некоторые из её применений:

— гостиничные номера (с текстовыми описаниями, сгенерированными RNN): Этого номера не существует

кухня / столовая / гостиная / спальня (с использованием трансферного обучения)

Что нужно для обучения

Данные

Необходимый размер набора данных зависит от сложности задачи и от того, применяется ли трансферное обучение. По умолчанию StyleGAN использует довольно большую модель генератора, способную потенциально обрабатывать миллионы изображений, поэтому данных много не бывает.

Для обучения аниме-персонажам приемлемого качества с нуля требуется минимум 5000 изображений. Для таких сложных задач, как «несуществующая кошка» использовалось

180 тыс. снимков. Судя по многочисленным ошибкам, проблема либо в недостаточности этих данных, либо в сложности генерации кошек.

Вычисление

Для того чтобы обеспечить достаточный размер мини-пакетов, потребуются графические процессоры с > 11 ГБ видеопамяти, например, Nvidia 1080ti или Nvidia Tesla V100.

Репозиторий StyleGAN предоставляет приблизительные сроки обучения для систем с 1-8 GPU. Сконвертировав их в общее количество часов работы GPU, мы получим следующее:

Предполагаемое время обучения StyleGAN при различных разрешениях изображений и используемых GPU (источник: репозиторий StyleGAN)

Подготовка данных

Обратите внимание: набор данных StyleGAN должен состоять из одинаково отформатированных изображений: они могут быть только 512х512 пикселей или только 1024х1024 и т. д. и относиться к одному и тому же цветовому пространству (вы не можете использовать одновременно RGB и градации серого). Тип файлов должен быть таким же, как у модели, которую вы собираетесь (пере)обучать (нельзя переобучить PNG-модель на наборе данных JPG). Кроме того, в файлах не должно быть никаких ошибок, например, неправильной контрольной суммы CRC — их часто игнорируют библиотеки и средства просмотра изображений.

Подготовка лиц

Процесс подготовки лиц:

Цель состоит в том, чтобы превратить это:

Ниже представлены shell-скрипты для подготовки датасета. Альтернативой может быть использование утилиты danbooru-utility, которая позволяет исследовать набор данных, фильтровать по тегам, оценивать, обнаруживать лица и изменять размеры изображений.

Обрезка

Загрузить датасет Danbooru2018 можно через BitTorrent или rsync. Вы получите тарболл метаданных JSON, распакованный в папку metadata/2* и структуру данных /<0-999>/$ID..

Идентификаторы можно извлечь из имён файлов напрямую, или же из метаданных:

Этот скрипт обрабатывает только одно входное изображение. Выполнить обрезку фотографий параллельно можно следующим образом:

Здесь мы устанавливаем параметр CUDA_VISIBLE_DEVICES=»» — это отключает использование GPU, поскольку для этой задачи он не даёт очевидного ускорения.

Очистка и масштабирование

Удаление ненужных файлов:

Следующий важный шаг — масштабирование изображений с помощью нейросети waifu2x, которая хорошо справляется с двукратным увеличением аниме-кадров. Но она работает довольно медленно (1-10 секунд на изображение), запускается только на GPU и написана в неподдерживаемом в настоящее время DL-фреймворке Torch. Можно попробовать использовать другую GAN сеть для увеличения разрешения (например, SRGAN, о которой мы писали ранее).

Если вы хотите сэкономить время, можете масштабировать лица с помощью обычного ImageMagick, но их качество будет невысоким.

Проверка и дополнение данных

Масштабирование (ещё раз) и преобразование

После дополнения данных неплохо было бы сэкономить место на диске, преобразовав изображения в JPG и снизив качество примерно на 33%. Так можно освободить достаточно много дискового пространства без видимых потерь:

Не забудьте, что модели StyleGAN совместимы только с изображениями того типа, на котором были обучены.

Теперь масштабируем все изображения к размеру 512х512 пикселей с помощью ImageMagick без сохранения пропорций:

Любое ошибочное изображение может привести к сбою процесса импорта, поэтому мы удалим всё, что отличается от JPG 512×512 sRGB:

Но если вы проверили изображения ранее, проблем быть не должно. Преобразование выполняется следующим образом:

Поздравляем, самое сложное позади!

Обучение модели

Установка

Предполагается, что у вас присутствует и работает CUDA. Автор проекта использовал ОС Ubuntu Bionic 18.04.2 LTS и версию драйвера Nvidia # 410.104, CUDA 10.1.

Также вам понадобится Python версии 3.6 и выше, TensorFlow и зависимости для StyleGAN:

Конфигурация

StyleGAN не поддерживает опции командной строки, вместо этого необходимо отредактировать train.py и train/training_loop.py :

1. train/training_loop.py

Исходная конфигурация указана в функции training_loop в строке 112.

Ключевыми аргументами являются:

G_smoothing_kimg и D_repeats : влияют на динамику обучения

network_snapshot_ticks : указывает, как часто сохранять скриншоты

resume_run_id : установлен на «latest»

resume_kimg : указывает на финальное значение разрешения генерируемых изображений

2. train.py (ранее config.py )

Здесь мы устанавливаем число графических процессоров, разрешение изображений, набор данных, скорость обучения, зеркальное отражение или дополнение данных и размер мини-пакетов. Этот файл включает себя настройки, предназначенные для ProGAN — следите за тем, чтобы случайно не запустить ProGAN вместо StyleGAN и не запутаться.

Значения скорости обучения и размера пакетов можно оставить по умолчанию. Но разрешение изображений, набор данных и зеркальное отражение укажите обязательно:

Так выглядит сообщение об ошибке:

У автора для 2x1080ti установлено:

Запуск

StyleGAN можно запустить в GNU Screen, который поддерживает несколько оболочек: 1 терминал для запуска StyleGAN, 1 для TensorBoard и 1 для Emacs.

В Emacs можно открыть файлы train.py и train/training_loop.py для справки и быстрого редактирования.

TensorBoard — это визуализатор записанных во время обучения значений, которые можно посмотреть в браузере, например:

TensorBoard может работать в фоновом режиме, но не забывайте обновлять его с каждым новым запуском.

Обучение StyleGAN — это скорее искусство, чем наука. Более подробные советы по настройке и регулировке процесса можно найти на сайте автора проекта.

Так выглядит успешное обучение:

Генерация аниме

А теперь самое интересное — создание образцов!

Для начала поясним значение гиперпараметра 𝜓. Это так называемый «трюк усечения» (“truncation trick”), который используется во время генерации, но не во время обучения. С его помощью можно контролировать разнообразие получаемых изображений. При 𝜓 = 0 разнообразие равно нулю и все лица будут похожи на одно «усреднённое» лицо. При ±0.5 вы получите достаточно широкий диапазон образцов, а при ±1,2 увидите большое разнообразие лиц / стилей, но среди них будет много искажений. Рекомендуется установить значение около ±0.7 — так вы достигните баланса между качеством и разнообразием.

Случайные образцы

Видео

Самый простой способ — сделать скриншоты прогресса, сгенерированные по время обучения. Их размер увеличивается по мере повышения разрешения, поэтому следует выполнить сжатие с потерями или преобразование в JPG. Вот пример конвертации изображений с помощью FFmpeg:

Загрузка готовой модели

Можно загрузить готовую модель, обученную на 218794 образцах в течение

38 GPU-дней. Актуальная версия — от 8 марта 2019 года.

Перенос обучения

Одна из наиболее полезных вещей, которые можно сделать с обученной моделью StyleGAN — использовать её в качестве «стартовой площадки» для более быстрого обучения новой сети на меньшем объёме данных. Например, нашу модель можно переобучить на подмножество аниме-персонажей: рыжеволосых, мужчин, или на одного конкретного героя. Для этого понадобится около 500-5000 новых изображений, но иногда достаточно и 50.

Пример переноса обучения StyleGAN на персонажа Holo из “Spice&Wolf”:

И ещё один пример: Луиза из “Zero no Tsukaima”:

Она получилась не такой качественной из-за гораздо меньшего размера выборки.

Теперь, когда кому-то понадобится уникальная аниме-аватарка или эксклюзивная подборка портретов любимых героев, не нужно будет прочёсывать весь Интернет. А если вы поклонник манги, то генерация несуществующих вайфу — прекрасная возможность начать рисовать свои комиксы с неповторимыми персонажами. Хотя нейронные сети пока что сильно отстают от человека в плане творческих способностей, но уже сейчас они могут служить хорошим источником вдохновения.

Источник

Welcome to RandomAnime.org!

Looking for a new anime show to watch? Well, you’ve come to the right place! Hi, I’m Kyle, creator and owner of this website. My random anime generator was created to help people find new anime shows by creating randomized lists. The generator takes into account your preferences to serve up an anime list you are bound to love. Alternatively, you can give it free reign, creating a list of all the anime on the site for complete variety. Either way, you will be able to easily look through tons of new anime shows, read what they’re about, watch their trailers, and even see some popular websites where you can stream them.

Getting started is easy. Just scroll down, and tell me what you are looking for.

Genre Based List

You can tell me what genres you like, or don’t like, and only those anime will appear in your list. Alternatively, you can let fate decide for you by choosing «All» included genres.

AL / MAL Based List

Enter your AniList or MyAnimeList username and I’ll filter out the anime on whichever list you choose. Alternatively, I can create a custom list of only those anime.

Anime Based List

Want a list based off an anime you have in mind? You can choose any anime from the site and I’ll build a custom, randomized list based of that anime’s genres.

September Supporters

My family Herman E. Maurice O. Shawn H. Kelsey M.

#SupportRandomAnime

This website is ad-free. You’re a visitor, not a customer.
If you are able, consider supporting my work.
Learn more about supporting

Random Anime was created, and is
maintained, by Kyle Hawk.

Navigation

Legal

All anime series names, images, and content are copyrighted content of their respective license holders. I do not own the rights to any of these anime series. Anime information compiled from AniList and MyAnimeList.

Usage of website agrees user to Terms of Use

Источник