原标题：表情包AI生成器：识别人脸情绪，自动配文字

梅宁航 发自 凹非寺  6park.com
量子位 报道 | 公众号 QbitAI  6park.com
Meme表情包，兴盛于各大社交网站，但自己动手制作费时耗力。 6park.com
“急民之所急”，表情包自动生成器出现了。 6park.com
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。 6park.com
斗图走一波。 6park.com

△非常高兴的大姚 6park.com

△丞相在笑 6park.com

△团长很愤怒 6park.com

△静静的看着你 6park.com
从高兴到平常心，机器在分别判定图中人物的情绪。 6park.com
有点意思。 6park.com
操作流程  6park.com
把大象🐘装冰箱分三步，制作属于自己的表情包也只要三步。 6park.com
第一步，打开meme生成器网站，熟悉一下英文界面； 6park.com

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。 6park.com

第三步，点击generate meme，静静等待饱含深情的表情包。 6park.com

好了就是这么简单，当然，这里仅供演示，更多玩法，自行探索。 6park.com
应该能看到，这款meme不同以往的特点是文字可以匹配情绪。 6park.com
人脸的情绪判别  6park.com
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。 6park.com
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。 6park.com
在此过程中，会出现两个问题： 6park.com
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。  6park.com
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。  6park.com
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。 6park.com
这时候，你需要 数据增强技术来人工增加样本数据。  6park.com

△一只猫，变成六只。  6park.com
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。 6park.com
表情包配文字  6park.com
以文配图，以图配文，最重要的是匹配。 6park.com
在这款Meme生成器中，作者使用 chef软件作为配置管理工具。  6park.com
用户上传图片，机器工作流程如下： 6park.com
判别是否是人脸，如果是，进入第二步；  6park.com
判别情绪，是高兴还是悲伤，得到评估结果（metric）；  6park.com
依照情绪判定，生成相应文字。  6park.com
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。 6park.com
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。 6park.com

生成一张表情包就这么简单~ 6park.com

是不是真的有这么强大，网址在下面👇。 6park.com
试试便知~ 6park.com
参考链接： 6park.com
https://medium.com/towards-artificial-intelligence/meme-generator-memegen-using-deep-learning-d133e6fc363f 6park.com
http://34.74.55.103 6park.com
https://github.com/developers-cosmos/Meme-Generator 6park.com
— 完—  6park.com
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