照片美妆---人脸老化
照片美妆—人脸老化
本文转载自http://www.sohu.com/a/131656765_642762
论文名称《Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder》2017 CVPR
该代码是对论文《用条件对抗式自动编码器进行人脸老化、退龄》中算法的Tensorflow实现
环境要求
·Python 2.7x
·Scipy
·TensorFlow
数据库
·FGNET
·MORPH
地址:https://ebill.uncw.edu/C20231_ustores/web/product_detail.jsp?PRODUCTID=8
·CACD
地址:http://bcsiriuschen.github.io/CARC/
·UTKFace (可以从Github 或维基百科获得)
准备训练数据你可以使用任何带年龄标签和性别标签的数据库。在该demo中,我们使用了UTF人脸数据库,因为用这种标定并裁剪过的人脸照片更好一些。请保存并解压UTKFace.tar.gz到文件夹data下。
@@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@@
训练
$ python main.py
训练过程在NVIDIA TITAN X (12GB)上进行了测试。在UTK人脸数据库(23,708张图像,大小为128x128x3)上进行50次epoch的训练时间是两个半小时。
在训练过程中,会建立一个新文件夹save,包括四个子文件夹:summary, samples, test,和checkpoint
·samples :保存每个epoch之后重建的人脸。
·test :保存每个epoch之后的测试结果(基于输入人脸生成的不同年龄的人脸)。
·checkpoint :保存模型。
·summary :保存批损失和中间输出。
用以下命令来可视化summary:
$ cd save/summary
$ tensorboard --logdir .
训练之后,可以检查文件夹samples和test来分别可视化重建和测试性能。下图展示了重建(左)和测试(右)的结果。重建结果(左)的第一行是测试样例,他们分别对应的测试结果(右)由上到下,按年龄增长顺序排列。
不同训练epoch和重建损失的对比如下图所示,为了可视化的目的我们对它进行了低通滤波。原始的记录保存在summary文件夹中。
测试$ python main.py --is_train False --testdir your_image_dir
输入命令之后,应该显示出下面的信息:
Building graph …
TestingMode
Loadingpre-trained model …
SUCCESS_
Done! Results are saved as save/test/test_as_xxx.png
具体来说,测试人脸会进行两次处理,这两次分别将其视作男性和女性。因此,保存的文件会分别命名为test_as_male.png(作为男性测试) 和 test_as_female.png(作为女性测试)。如果想实现更好的结果,需要在更大并更多样化的数据集上进行训练。
训练过程演示第一行显示了不同年龄的输入人脸,其他行显示了每次epoch之后输出人脸的提高。输出人脸由上到下按年龄递增顺序排列。
·FaceAging.py :类文件,建立并初始化模型,并且实现训练和测试的相关事项。
地址:https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE/blob/master/FaceAging.py
·ops.py :由FaceAging.py的函数组成,实现卷积,反卷积,全卷积,leaky ReLU激活函数,下载并保存图像等操作。
地址:https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE/blob/master/ops.py
·main.py :演示 FaceAging.py。
https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE/blob/master/main.py
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