2022 年的 CVPR 论文在月初就放榜了，共有 2067 篇论文被接收。
今天，给大家介绍几个，其中刚刚开源的几个好玩算法。
DualStyleGAN高分辨率的肖像风格迁移算法DualStyleGAN。
给定一张真人图片A：
再给一张图片B，就是要变换的风格：
算法会将图片A根据图片B的风格进行风格迁移，生成图片C：
这个效果还不错吧？
这样我们就可以根据自己喜欢的动漫角色，对自己的肖像进行风格迁移了。
一起看下更多的算法效果：
第一列原始图像，第二列参考的风格，第三列算法生成的效果。
这个算法，可以应用到一些有头像需求的场景，提供用户一些可选的漫画风格，生成自己喜欢的肖像。
DualStyleGAN算法刚刚开源，已获得近300的star。
项目地址：
github/williamyang1991/DualStyleGAN
算法运行官方提供了三种方法。
没有任何编程基础的小伙伴，可以体验 Web 网页。
huggingface.co/spaces/hysts/DualStyleGAN
上传图片即可体验。
另外两种就是 Colab 环境和本地搭建。
Colab 不需要自己安装一些第三方依赖，有“梯子”可以直接打开运行。
colab.research.google/github/williamyang1991/DualStyleGAN/blob/master/notebooks/inference_playground.ipynb
想本地测试的小伙伴也可以本地部署，官方提供了 Conda 的环境，直接创建一个虚拟环境即可。
conda env create -f ./environment/dualstylegan_env.yaml详细的内容，各位小伙伴直接看
README吧。最后再放一组惊艳的效果。
RQ-VAE Transformer
经常看我文章的小伙伴，应该看过我写的 NÜWA（女娲）、DALL-E 算法。
今天要介绍的算法
RQ-VAE Transformer在文字转图片任务上效果更好。任务就是根据一段文字描述，生成对应描述的图片。
比如：
A cheeseburger in front of a mountain range covered with snow.雪山前的芝士汉堡。
算法根据我们的文字描述，生成对应的图片。
再比如：
a cherry blossom tree on the blue ocean.蓝色海洋上盛开的樱花树。
算法主要分为两个阶段：RQ-VAE 和 RQ-Transformer。
前者负责编码，后者负责生成。
算法也是刚刚开源：
项目地址：
github/kakaobrain/rq-vae-transformer
本项目只支持本地环境，第三方库可以直接根据
requirements进行安装。
pip install -r requirements.txt大家可以去体验下，有些效果挺有意思。
VFD
DeepFake 换脸技术越来越多。
换脸的图片和视频都太逼真了，有时候肉眼很难判断。
VFD通过技术手段，可以帮助我们分析图片的真假。
它也是 2022 年的 CVPR，刚刚开源。
至于效果，大家就自行测试吧。
项目地址：
github/xaCheng1996/VFD
絮叨从 2022 年的 CVPR 来看，3D 重建相关的，还有 Transformer 的内容，一直挺多。
后面看情况再分享一些 3D 重建的吧。
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