还记得被P到体无完肤的贝克汉姆吗？
P到这个程度，不得不说，后期工作人员堪称敬业典范。
在综艺节目甚至体育比赛中，艺人们也各出奇招……
现在，码掉纹身有了新方式，不必在精修or高糊之间做选择了~
相关的帖子已经在reddit上获得1.1k赞，网友们直呼：太酷了！
看看效果对比，感觉看到了纹身前的艾弗森：
这个工具叫做SkinDeep，开发者利用深度学习去掉照片中的纹身，力图得到与Photoshop媲美的效果，从而减少工作量。
那么它是如何做到的？
由于无法找到大量的纹身图像来训练模型，开发小哥决定自己动手。
使用Python OpenCV合成纹身图像，将APDrawing数据集图像，和去除背景的纹身图案进行叠加，对于全身图像，则是利用ArtLine完成的。
数据集中的线条图对，可以帮助模型学习和删除纹身线条。
利用ImageDraw和代码，将纹身随机放置到人体图像上；在需要弯曲和改变角度时，还需用到Photoshop。
用修改后的Apdrawing数据集训练模型，作者给出了模型输出示例。包括：
用于身体正面的效果：
面部纹身和重度纹身的效果：
作者还给出了和Photoshop对比图，看起来效果还不错。
不过仔细看，还是残留了一些红色印记。
相当可观的效果立刻在reddit上引起了热议，不少网友发出“Cool”、“Awesome”的赞叹。
不过也有网友表示：
“还是Photoshop更胜一筹。”
网友们动手尝试的结果，也验证了这一点：
提到纹身，很难不想到“僵尸男孩”。面对这样高难度的挑战，SkinDeep的表现怎么样？
几乎也是高糊的状态了，不禁让网友联想到了“伏地魔”……
看来模型的性能还有不少提升空间。
对此，作者也在GitHub上表示，SkinDeep模型仍在改进中。
此外，还有网友反向操作：
“你能把它颠倒一下吗？我想加个纹身”
SkinDeep的开发者是Vijish Madhavan，上文中用于制作全身图像的ArtLine（用于生成线条肖像），就是他的杰作，在GitHub上收获了2.8K颗星。
也许SkinDeep未来可以用在电视节目中，观众们不必再面对高糊画面了。
“擦除”工具的GitHub、Colab链接已在文末送上，感兴趣的小伙伴可以去尝试一下~
参考链接：
[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/mouyp0/p_skindeep_remove_tattoos_using_deep_learning/
[2]https://github.com/vijishmadhavan/SkinDeep
[3]https://colab.research.google.com/github/vijishmadhavan/SkinDeep/blob/master/SkinDeep.ipynb
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