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2.7-2.10实习内容总结:换脸
实习这一周的工作内容是换脸: 1.一开始考虑了直接swap face,但是得到的效果不好,原因是数据集中人脸非常的模糊,所以用dlib库有时候检测不到人脸 2.然后还想到了用语义分割的方法,将检测的到人脸分割后,然后生成完全不同的脸,但是没尝试哈哈哈,虽然看到好几篇论文是这样的,但是没找到代码!而基于GAN的图像生成(StyleGAN2)
测试链接:GitHub - NVlabs/stylegan2-ada-pytorch: StyleGAN2-ADA - Official PyTorch implementation 作者说了这个项目在Windows和Linux上都可以跑,但是我Windows遇到一个错误根本解决不了,只能在Linux上跑,如果你在Windows上遇到了很难解决的问题并且花了一段时间了,那千万不要轻轻松松使用StyleGAN2(八):用 StyleGAN2 生成印象派油画
StyleGAN2具有非常强的学习能力,除了可以用来生成人脸之外,官网还提供了其他一些模型,包括:小汽车、教堂、猫和马等。 此外,一代StyleGAN Encoder的优秀作者 Peter Baylies,基于维基艺术(WikiArt.org)上的油画佳作,训练出一个可以自动生成油画作品的模型,其开源地址是:https://github.com/轻轻松松使用StyleGAN2(六):StyleGAN2 Encoder是怎样加载训练数据的?源代码+中文注释,dataset_tool.py和dataset.py
上一篇文章里,我们简单介绍了StyleGAN2 Encoder的一部分源代码,即:projector.py和project_images.py,内容请参考: 轻轻松松使用StyleGAN2(五):StyleGAN2 Encoder源代码初探+中文注释,projector.py和project_images.py 其中有两个函数,涉及到加载训练数据的功能,在这篇文章里我们花一点时间