PSGAN 项目使用教程

PSGAN 项目使用教程

PSGANPyTorch code for "PSGAN: Pose and Expression Robust Spatial-Aware GAN for Customizable Makeup Transfer" (CVPR 2020 Oral)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ps/PSGAN

项目介绍

PSGAN（Pose and Expression Robust Spatial-Aware GAN）是一个用于可定制化妆转移的生成对抗网络。该项目在 CVPR 2020 上被选为口头报告，并提供了 PyTorch 实现代码。PSGAN 能够处理姿态和表情变化，生成高质量的化妆转移效果。

项目快速启动

环境配置

首先，确保你已经安装了 Python 和 PyTorch。然后，克隆项目仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/wtjiang98/PSGAN.git
cd PSGAN
pip install -r requirements.txt

模型训练

使用以下命令进行模型训练：

python train.py --config configs/default.yaml

模型推理

使用预训练模型进行推理：

python demo_generation.py --model models/hex1_filters64_npx161_5gL_5dL_0Global_3Periodic_FalseAffine_30Local_epoch18.pth

应用案例和最佳实践

化妆转移

PSGAN 可以用于将一种化妆风格转移到另一张图片上，适用于时尚、娱乐和社交媒体等领域。例如，你可以将明星的化妆风格转移到自己的照片上，体验不同的化妆效果。

数据增强

在人脸识别和图像处理任务中，PSGAN 可以用于生成多样化的训练数据，提高模型的泛化能力。

典型生态项目

Lasagne/Theano 版本

PSGAN 最初是基于 Lasagne 和 Theano 实现的，适用于需要在这些框架上进行开发的用户。

PyTorch 版本

当前主要维护的是 PyTorch 版本，提供了更高效的实现和更好的社区支持。

通过以上教程，你可以快速上手 PSGAN 项目，并了解其在不同领域的应用。希望你能通过 PSGAN 实现更多创新和有趣的项目！

PSGANPyTorch code for "PSGAN: Pose and Expression Robust Spatial-Aware GAN for Customizable Makeup Transfer" (CVPR 2020 Oral)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ps/PSGAN