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七夕不知道如何表白？送花吃饭太没新意又太露骨？

今天小编给大家介绍一个AI黑科技，能够完美融合任意两张人脸，并带有丰富的表情，让你不仅凡尔赛地炫个技，还能巧妙风趣地表个白：我觉得咱俩挺合适，可以一起为人类向更美的方向进化作出杰出贡献。

不信？你看AI生成的可爱的bb们(๑^ں^๑)

还没看够？再给大家看一张飞桨小伙伴们的融合大乱斗！

想要马上看到后代长相？还不快去项目首页体验一下！！！

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md

扫码Star⭐即可GET后代长相，同时掌握前沿GAN算法及教程！！

这还不够？还需要具体的实现步骤？小编通通满足你！

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原理大揭秘

这个炫酷的黑科技是由开源界频上Trending的飞桨生成对抗网络套件PaddleGAN所提供，里面内置的StyleGAN V2与FOM分别实现人脸融合与让人脸动起来的效果。

PaddleGAN中提供的人脸融合能力是由StyleGAN V2以及新增的Fitting和Mixing模块组成的。

• Fitting模块是根据已有的图像反推出解耦程度较高的风格向量，可用于人脸融合、人脸属性编辑等任务中。

• Mixing模块是对上述Fitting模块中生成的风格向量实现不同层次和比例的混合。

• StyleGAN V2则根据Mixing模块中生成的混合向量生成新的人脸。

因此，人脸融合任务可以分为三个步骤进行实现：

1. Fitting模块提取两张人脸图片的风格向量

2. Mixing模块对两种风格向量进行混合

3. StyleGAN V2根据混合后的风格向量生成混合后的人脸

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实操步骤

STEP 1：Fitting模块提取人脸向量，并重新生成人脸

只需修改两个参数：

• input_image：人脸照片原图路径，注意最好是自拍和大头照，无眼镜效果更佳噢~

• output_path：新生成的人脸照片的存放路径，后续需要放在Mixing和生成的模块中使用

另外，因为是两张照片融合，需要两次替换input_image和output_path的路径，分别运行以下命令，即可成功提取两张人脸的风格向量，用于后续的融合~

效果如下：

STEP 2&3：Mixing模块融合向量，StyleGAN V2生成新人脸

只需要更改三个参数：

1. latent1：STEP2中提取的一张人脸的风格向量（STEP2中的output_path路径）

2. latent2：STEP2中提取的一另张人脸的风格向量（STEP2中的output_path路径）

3. output_path：两张脸融合的新人脸照片保存的路径

BONUS：让人脸“动”起来 

新版的PaddleGAN中提供的First Order Motion算法全面升级，不仅能够将人物A的脸部动作搬移到人物B脸上，让人物B的脸完美演绎人物A的表情：

还支持让视频清晰度提升一倍，同时新增人脸增强特效，丰富地刻画了脸部细节，使得脸部动态表情栩栩如生！

在本项目中，可自制脸部动作视频（驱动视频），让你的后代拥有你为TA专属定制的表情~

*贴心的小编为小伙伴们准备了完整项目代码，请见AI Studio实训社区：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md

至此，两张不同的人脸就实现了完美的融合，并生动形象地出现在了我们的眼前~

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还在等什么呢？快来一睹后代真容吧！

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PaddleGAN AI能力大揭秘

难道PaddleGAN还有啥其他厉害的能力？

小编上项目首页转了一圈发现，人脸融合、人脸表情迁移竟然只是PaddleGAN数十种能力的一种， PaddleGAN还提供语音转唇形（声音对口型）、视频/照片修复（上色、超分、插帧）、人脸动漫化、照片动漫化、图像生成、图像风格迁移等十余种能力，令人大开眼界！

让我们一睹为快吧~

「带着珍珠耳环的少女」播新闻：

百年影像上色、插帧、提高分辨率：

照片动漫化：

人脸动漫化：

欢迎各位才华横溢的开发者们玩转以上能力，如果玩的开心，辛苦点Star给开源社区精神一点支持~

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/stargazers

最后，希望飞桨PaddleGAN能在这个疫情还未褪去的七夕给大家带来欢乐和温暖，飞桨全体同学预祝大家七夕快乐！

点击【阅读全文】即可直达项目大厅噢~