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使用StyleGAN生成人脸技术教程

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本教程介绍了如何使用StyleGAN技术生成人脸,包括环境准备、项目下载、依赖安装、MSVC修改以及项目运行步骤。

🎈 什么是 StyleGAN

  • GAN 是机器学习中的生成性对抗网络,目标是合成与真实图像无法区分的人工样本,如图像。即改变人脸图像中的特定特征,如姿势、脸型和发型,GAN 的主要挑战就是如何图像变得更加逼真。
  • StyleGAN 是一种基于样式的 GAN 的生成器体系结构,是一个强大的可以控制生成图片属性的框架,它采用了全新的生成模型,分层的属性控制,能够生成 1024×1024 分辨率的人脸图像,并且可以进行属性的精确控制与编辑,可以生成最先进的结果—高分辨率图像,看起来比以前生成的图像更真实。

使用StyleGAN生成人脸技术教程

🎈 如何使用 StyleGAN

  • 对于使用 StyleGAN 技术生成人脸的技术已经开源了,已支持网红脸、明星脸、萌娃脸、超模脸、黄种人脸等图像的生成。
  • 对于 windows 中如何使用这项技术呢?
  • 首先我们需要有 Python3 环境,这里推荐 Anaconda 集成环境,下载地址:www.anaconda.com/
  • 另外我们需要安装 CUDA 10.0及以上的环境,下载地址:developer.nvidia.com/cuda-10.0-d…
  • 其次我们需要安装 CUDA 10.0 对应的 cuDNN,我下载的是 cuDNN 7.6.4 for CUDA 10.0,下载地址:developer.nvidia.com/rdp/cudnn-a…
  • 最后我们需要安装 VS2017VS2019,下载地址:visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/,安装的时候一定勾选上 使用C++的桌面开发

使用StyleGAN生成人脸技术教程

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🎈 下载项目

  • 首先我们需要下载项目到本地,然后再安装项目所需的一些依赖即可
  • 项目地址:github.com/a312863063/…
  • 如果你无法通过 git clone 下载,也可以直接去链接里面下载压缩包,下载到本地后再解压
# 下载项目库
git clone https://github.com/a312863063/generators-with-stylegan2.git

# 安装依赖
pip install tensorflow-gpu==1.14.0
pip install scipy==1.3.3
pip install requests==2.22.0
pip install Pillow==6.2.1	

🎈 修改项目 MSVC

  • 需要打开项目中的文件 dnnlib/tflib/custom_ops.py,第29行所标注的 MSVC 的版本号
  • 这个依据自身电脑安装的版本进行修改便可,一般只需要修改下图的 14.16.27023 的位置即可
compiler_bindir_search_path = [
    'C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio/2017/Community/VC/Tools/MSVC/14.16.27023/bin/Hostx64/x64',
    'C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio/2019/Community/VC/Tools/MSVC/14.16.27023/bin/Hostx64/x64',
    'C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio 14.0/vc/bin',
]

🎈 运行项目

  • 只需要运行 python main.py 即可生成对应的模型的图片
  • main.py 文件中,我们可以看到,可以自定义模型和一次性生成图片的数量
  • 模型需要自行下载,下载完成后放到 networks 目录下,想生成哪种类型的图片,只要更换模型路径即可
  • 现在支持网红脸、明星脸、萌娃脸、超模脸、黄种人脸等模型,下载链接在 networks 文件夹下文本文档中
def main():
    os.makedirs('results/', exist_ok=True)
    os.makedirs('results/generate_codes/', exist_ok=True)

    network_pkl = 'networks/generator_star-stylegan2-config-f.pkl'  # 模型位置
    generate_num = 20  # 生成数量

    generate_images(network_pkl, generate_num)

🎈 运行结果

  • 生成的对应结果存放在 results 文件夹下

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