【项目实战课】基于Pytorch的StyleGAN v1人脸图像生成实战
欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《基于Pytorch的StyleGAN v1人脸图像生成实战》。
所谓项目实战课,就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式,针对具体的某一个主题,进行代码级的实战讲解,可以采用直播或者录制视频的形式。与我们其他的系统性理论+实战的视频课专栏相比,每一次项目实战都由独立的老师完成,课程更加专注、时长更短、更轻量级,适合快速锻炼项目能力。
本次课程内容
GAN无疑是这几年深度学习领域里最酷的技术,不管是理论的研究,还是GAN在图像生成,图像翻译,语音图像等基础领域的应用,都非常的丰富。我们公众号从很早以前开始就输出过非常多的GAN相关资源。
在图像生成领域,StyleGAN是最强大的一个生成架构,可以生成1024分辨率的高精度人脸图像,是图像生成GAN框架中必须掌握的模型,并且已经演化到了v3版本,下图展示了StyleGAN v1的架构和生成的高质量人脸图。
为了帮助大家真正掌握好StyleGAN框架,本次我们开设了StyleGAN v1框架原理与案例实战课程,本次课程经过剪辑后的总时长约为160分钟,各部分课程内容与时长如下:
部分 |
内容 |
时长(分钟) |
第1节 |
StyleGAN v1原理详解 |
59 |
第2节 |
StyleGAN v1模型代码解读 |
65 |
第3节 |
StyleGAN v1图像生成实战 |
36 |
下面我们来简单看一下各部分的内容:
第1部分:StyleGAN v1原理详解,包括StyleGAN v1原理,训练工程技巧,评估方法的详细解读,以及StyleGAN v1的实验结果分析,本部分内容可以免费收听。
第2部分:基于pytorch的StyleGAN v1模型代码详解,包括生成器与判别器架构。
第3部分:使用预训练的StyleGAN v1模型进行图像生成测试,对不同的工程技巧进行比较,如均值风格向量,随机噪声,样式混合。
下面展示了一些生成图片:
由于StyleGAN训练所需的资源非常大,笔者暂时没有如此多的GPU,因此模型训练部分我们暂时没有上线,等后续资源到位再补充内容。
本次课程为录播课程,讲师为言有三,技术社区《有三AI》创始人。
先后就读于华中科技大学(2008-2012),中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015),先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5),陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3),深度学习算法专家,阿里云MVP,华为云MVP。
拥有超过7年的计算机视觉从业经验,拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验,著有书籍《深度学习之图像识别:核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4),《深度学习之模型设计:核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6),《深度学习之人脸图像处理:核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7),《深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4),拥有10余项发明技术专利与学术论文。
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