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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