大家好，歡迎來到專欄《百戰(zhàn)GAN》，在這個專欄里，我們會進行算法的核心思想講解，代碼的詳解，模型的訓練和測試等內(nèi)容。

作者&編輯 | 言有三

本文資源與生成結(jié)果展示

本文篇幅：6800字

背景要求：會使用Python和Pytorch

附帶資料：項目推薦，版本包括Pytorch+Tensorflow

同步平臺：有三AI秋季劃GAN小組

1 項目背景

美顏技術(shù)是祖國人民的剛需，當前的美顏技術(shù)已經(jīng)從早期的美白，瘦臉隆鼻等技術(shù)發(fā)展到了更加復雜的應用，比如妝造遷移，就是將目標人臉面部完整的妝容遷移到自己的人臉圖像，本節(jié)我們完成這樣的一個任務。

本次我們使用GAN來完成人臉妝造遷移任務，需要做的準備工作包括：

(1) Linux系統(tǒng)或者windows系統(tǒng)，使用Linux效率更高。

(2)?安裝好的Pytorch，需要GPU進行訓練。

2 原理簡介

所謂的妝造遷移技術(shù)如下圖所示：

(a)是我們想化妝的圖，(b)是參考的妝容圖，(c)就是化妝的結(jié)果了。

最早期我們研究人臉妝造遷移算法，需要成對的妝造前后的圖來進行模型訓練，比如下面這樣的。

但是化妝前后的圖妹子你會公開給嗎？怕是有點難吶，所以這限制了數(shù)據(jù)集的大小。

而基于GAN的框架中有一大類方法是無監(jiān)督的，不需要成對的圖就能實現(xiàn)兩個風格(域)之間的轉(zhuǎn)換，比如大家都熟悉的CycleGAN。

當然我們今天說的不是CycleGAN，整個框架示意圖如下：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【百战GAN】羡慕别人的美妆？那就用GAN复制粘贴过来的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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