日本动画不乏从现实环境取材的风景画面，如京都动画（Kyoto Animation）、吉卜力工作室，或是新海诚制作的动画，均采用大量实景作为作品中的舞台，掀起了圣地巡礼的热潮。而近日，中国就有大学团队研发出一种技术，可以将现实世界拍摄的照片转换为类似动漫的图像，令用户可以通过该技术转换照片，如上述的动画制作者般，将二、三次元“整合”。
由武汉大学和湖北工业学院组成的中国研究团队开发的“AnimeGAN: A Novel Lightweight GAN for Photo Animation”，是一项将现实世界拍摄的照片快速转换为动漫图像的技术。AnimeGan利用神经风格转换（Neural Style Transfer）和GAN（生殖对抗网络），配合深度学习的轻量级框架，在考虑线条，纹理，颜色，阴影等情况后，将实景图像快速转换为动漫图像。
该团队指，AnimeGAN是基于CartoonGAN，再进行改进，并制作出一个更加轻量级的生成器架构。为了有效减少生成器的参数数量，AnimeGAN使用了8个连续且相同的IRB（inverted residual blocks），以轻量级的生成器实现高速传输。
将AnimeGAN与CartoonGAN和ComixGAN进行比较，可以发现AnimeGAN可以显著减少参数数量和计算成本，并提高了处理速度。尤其是颜色伪影区域（图中红框），CartoonGAN生成的动漫图像中通常会存在颜色伪影区域，而ComixGAN生成的动漫图像中则会存在过度风格化的区域，令原始照片内容有损，难以识别目标纹理，但AnimeGAN就能解决该些问题。
目前，AnimeGAN已经开源，数据集和预训练模型均可下载，如果读者们有兴趣体验一下宫崎骏、新海诚、或是京阿尼的风格呈现，不妨一试。