StyleFlow，牛逼！

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一、前言

大家好，我是 Jack 。

人脸属性编辑再添力作「StyleFlow」，1月7日刚刚开源，上周末我立马就试了一下。

光照角度、人脸角度、年龄、头发、眼镜、胡须、表情等多维角度都可以单独调节：

StyleFlow，牛逼！

效果非常好，特别是光照角度的改变，很逼真。

同时人脸属性编辑的效果，与曾经写过的 ALAE 算法，又有了较大的提高。

除了人脸属性编辑，「StyleFlow」也在汽车上验证了效果，汽车角度、汽车颜色都可以一键调节！

教学开始！

二、StyleFlow

高清「人脸生成」算法，你知道多少？

曾经风靡一时的 StyleGAN，给人们带来很多震撼，逼真的肖像，你根本分不清，哪张图片是算法生成的。

看一下 StyleGAN v2 人脸生成的效果：

这些人脸，都是算法随机生成的。

有人还特意用 StyleGAN v2 做了一个酷炫的网站，随机生成百变的人脸。

你每刷新一次网页，它都会给你一张随机生成的人脸肖像。

URL：https://thispersondoesnotexist.com/

StyleFlow 就是基于 StyleGAN 的人脸属性编辑算法。

思想就是，在隐空间（latent space）控制隐藏特征（latent code）来控制图片的属性。

简单点解释就是，一副人脸图片，是由多维特征组成的，比如年龄、性别、光照、肤色、发质等。

为了更好的对数据进行分类或生成，需要对数据的特征进行表示，但是数据有很多特征。

这些特征之间相互关联，耦合性较高，导致模型很难弄清楚它们之间的关联，使得学习效率低下，因此需要寻找到这些表面特征之下隐藏的深层次的关系，将这些关系进行解耦，得到的隐藏特征，即 latent code。

由 latent code 组成的空间就是 latent space。

StyleFlow 就做了这么一个事，解耦特征，控制特征。

算法在人脸和汽车数据集上，都取得了非常不错的效果。

三、算法测试

Github 项目地址：https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow

第一步：搭建测试环境。

需要安装 PyQt5、Tensorflow 等第三方库，根据 requirements.txt 安装即可。

https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow/blob/master/requirements.txt

此外，还需要配置 StyleGAN2 的环境。

项目地址：https://github.com/NVlabs/stylegan2

第二步：下载训练好的模型权重文件。

所有的权重文件都在 Google Drive。

https://drive.google.com/drive/folders/1QHc-yF5C3DChRwSdZKcx1w6K8JvSxQi7

其中，视频开头演示的使用的权重是 stylegan2-ffhq-config-f.pkl。

第三步：在工程目录，运行程序。

python main.py

打开 UI 界面。

按上图的步骤，即可调整人脸的各种属性。

动起手来，一起体验一下吧~

四、絮叨

不知不觉，写文 5 年了。

虽然每年产出不多，但是每篇都是自己的心血。

Jack 经过重重海选，终于入围了 CSDN 2020 博客之星投票环节。

投个票，大家给我个出道的机会，圆个小梦。

投票时间是1月11日-1月24日，每人每天都能投！票数累积。

当然，我也为大家准备了小礼物，CSDN有个票数榜单：

根据1月24日榜单。

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大佬太多，top3 与我无缘，但想要个 top20 的徽章，奖励自己~

感谢每一位小伙伴的支持~

我是 Jack ，我们下期见。

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