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StyleFlow,牛逼!

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一、前言

大家好,我是 Jack 。

人脸属性编辑再添力作「StyleFlow」,1月7日刚刚开源,上周末我立马就试了一下。

光照角度、人脸角度、年龄、头发、眼镜、胡须、表情等多维角度都可以单独调节:

StyleFlow,牛逼!

效果非常好,特别是光照角度的改变,很逼真。

同时人脸属性编辑的效果,与曾经写过的 ALAE 算法,又有了较大的提高。

除了人脸属性编辑,「StyleFlow」也在汽车上验证了效果汽车角度、汽车颜色都可以一键调节!

教学开始!

二、StyleFlow

高清「人脸生成」算法,你知道多少?

曾经风靡一时的 StyleGAN,给人们带来很多震撼,逼真的肖像,你根本分不清,哪张图片是算法生成的。

看一下 StyleGAN v2 人脸生成的效果:

这些人脸,都是算法随机生成的。

有人还特意用 StyleGAN v2 做了一个酷炫的网站,随机生成百变的人脸。

你每刷新一次网页,它都会给你一张随机生成的人脸肖像。

URL:https://thispersondoesnotexist.com/

StyleFlow 就是基于 StyleGAN 的人脸属性编辑算法。

思想就是,在隐空间(latent space)控制隐藏特征(latent code)来控制图片的属性。

简单点解释就是,一副人脸图片,是由多维特征组成的,比如年龄、性别、光照、肤色、发质等。

为了更好的对数据进行分类或生成,需要对数据的特征进行表示,但是数据有很多特征。

这些特征之间相互关联,耦合性较高,导致模型很难弄清楚它们之间的关联,使得学习效率低下,因此需要寻找到这些表面特征之下隐藏的深层次的关系,将这些关系进行解耦,得到的隐藏特征,即 latent code。

由 latent code 组成的空间就是 latent space。

StyleFlow 就做了这么一个事,解耦特征,控制特征。

算法在人脸和汽车数据集上,都取得了非常不错的效果。

三、算法测试

Github 项目地址:https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow

第一步:搭建测试环境。

需要安装 PyQt5、Tensorflow 等第三方库,根据 requirements.txt 安装即可。

https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow/blob/master/requirements.txt

此外,还需要配置 StyleGAN2 的环境。

项目地址:https://github.com/NVlabs/stylegan2

第二步:下载训练好的模型权重文件。

所有的权重文件都在 Google Drive。

https://drive.google.com/drive/folders/1QHc-yF5C3DChRwSdZKcx1w6K8JvSxQi7

其中,视频开头演示的使用的权重是 stylegan2-ffhq-config-f.pkl。

第三步:在工程目录,运行程序。

python main.py

打开 UI 界面。

按上图的步骤,即可调整人脸的各种属性。

动起手来,一起体验一下吧~

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