本文探讨了一篇关于使用cGAN生成高质量二次元人物头像的论文，通过改进图像库质量和GAN结构，实现了自然且逼真的图像生成。尽管存在模式崩坏的问题，但这一技术的进步预示着AI在插画领域的潜力。
事先声明，这篇文章的标题绝不是在耸人听闻。事情的起因是前段时间在朋友圈看到同学在转发一篇论文，名字叫《Create Anime Characters with A.I. !》（论文地址：https://makegirlsmoe.github.io/assets/pdf/technical_report.pdf），打开一看，论文主要是通过各式属性生成二次元人物的头像，使用的方法是cGAN，效果非常impressive。
下图左侧为通过属性blonde hair, twin tails, blush, smile, ribbon, red eyes生成的人物，右侧是通过属性silver hair, long hair, blush, smile, open mouth, blue eyes生成的人物，都表现得非常自然，完全看不出是机器自动生成的：
模型生成的随机样本：
固定cGAN噪声部分生成的样本，此时人物具有不同的属性，但是面部细节和面朝的角度基本一致：
更加令人兴奋的是，作者搭建了一个网站，任何人都能随时利用训练好的模型生成图像，进行实验！网站的地址为：MakeGirls.moe。
打开网站后需要等待进度条加载完毕，这个时候是在下载模型：
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