人臉編輯再得一分，牛逼！
大家好，我是 Jack 。
人臉屬性編輯再添力作「StyleFlow」，1月7日剛剛開源，上周末我立馬就試了一下。
光照角度、人臉角度、年齡、頭發(fā)、眼鏡、胡須、表情等多維角度都可以單獨調(diào)節(jié)：
效果非常好，特別是光照角度的改變，很逼真。
同時人臉屬性編輯的效果，與曾經(jīng)寫過的 ALAE 算法，又有了較大的提高。
除了人臉屬性編輯，「StyleFlow」也在汽車上驗證了效果，汽車角度、汽車顏色都可以一鍵調(diào)節(jié)！
教學(xué)開始！
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這些人臉，都是算法隨機生成的。
有人還特意用 StyleGAN v2 做了一個酷炫的網(wǎng)站，隨機生成百變的人臉。
你每刷新一次網(wǎng)頁，它都會給你一張隨機生成的人臉肖像。
URL：
https://thispersondoesnotexist.com/
StyleFlow 就是基于 StyleGAN 的人臉屬性編輯算法。
思想就是，在隱空間（latent space）控制隱藏特征（latent code）來控制圖片的屬性。
簡單點解釋就是，一副人臉圖片，是由多維特征組成的，比如年齡、性別、光照、膚色、發(fā)質(zhì)等。
為了更好的對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或生成，需要對數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行表示，但是數(shù)據(jù)有很多特征。
這些特征之間相互關(guān)聯(lián)，耦合性較高，導(dǎo)致模型很難弄清楚它們之間的關(guān)聯(lián)，使得學(xué)習(xí)效率低下，因此需要尋找到這些表面特征之下隱藏的深層次的關(guān)系，將這些關(guān)系進(jìn)行解耦，得到的隱藏特征，即 latent code。
由 latent code 組成的空間就是 latent space。
StyleFlow 就做了這么一個事，解耦特征，控制特征。
算法在人臉和汽車數(shù)據(jù)集上，都取得了非常不錯的效果。
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python main.py
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感謝每一位小伙伴的支持~
我是 Jack ，我們下期見。
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