面部转换工具 FaceShifter —— 开源项目教程

面部转换工具 FaceShifter —— 开源项目教程

faceshifter 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faceshifter

1. 项目介绍

FaceShifter 是一个基于 PyTorch 的面部转换工具，它能够实现高保真度和遮挡感知的面部交换。本项目是 FaceShifter 论文的不官方 PyTorch 实现，主要包含了 AEI-Net 网络，用于面部交换的主要网络。项目旨在为研究者和开发者提供一个强大的工具，以探索面部处理和生成对抗网络（GANs）在面部交换领域的应用。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保您的系统已经安装了以下依赖：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch
• PyTorch Lightning -其他必要的Python库（具体要求见项目 requirements.txt 文件）

数据准备

你需要下载并解压以下数据集：

• FFHQ
• CelebA-HQ
• VGGFace

数据预处理主要基于 Nvidia 的 FFHQ 预处理代码。你可以使用项目中的多进程功能来加速预处理步骤。

训练模型

1. 编辑 config/train.yaml 文件，填写数据集目录等信息。

2. 使用以下命令训练 AEI-Net 模型：

   python aei_trainer.py -c config/train.yaml -g <gpus> -n <run_name>
   

   其中 <gpus> 是你打算使用的 GPU 编号，<run_name> 是你为本次训练设定的名称。

模型推理

训练完成后，你可以使用以下命令进行推理：

python aei_inference.py --checkpoint_path <path_to_pre_trained_file> --target_image <path_to_target_image_file> --source_image <path_to_source_image_file> --output_path <path_to_output_image_file> --gpu_num <number_of_gpu>

替换 <path_to_pre_trained_file>, <path_to_target_image_file>, <path_to_source_image_file>, <path_to_output_image_file> 和 <number_of_gpu> 为实际的路径和 GPU 编号。

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：面部编辑艺术，通过面部交换技术创建独一无二的艺术作品。
• 案例二：视频内容创作，在视频制作中替换演员面部，以实现特定的视觉效果。

最佳实践建议：

• 在训练模型前，确保数据集的质量和多样性，以获得更好的泛化能力。
• 在进行面部交换时，注意保持面部特征和表情的自然度。

4. 典型生态项目

• HifiFace：本项目团队还实现了 HifiFace，一个更近期面部交换模型的 PyTorch 版本。
• 其他面部处理项目：探索 GitHub 上其他与面部识别、面部生成相关的开源项目，以获取更多的技术启示和合作机会。

以上是 FaceShifter 开源项目的简要教程，希望对您有所帮助。

faceshifter 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faceshifter