Stable-Makeup：实现真实世界妆容迁移的强大工具

Stable-Makeup：实现真实世界妆容迁移的强大工具

Stable-Makeup Pytorch Implementation of "Stable-Makeup: When Real-World Makeup Transfer Meets Diffusion Model" (Conditionally Accepted by SIGGRAPH 2025) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/Stable-Makeup

项目介绍

Stable-Makeup 是一种创新的基于扩散模型（diffusion model）的妆容迁移方法，能够在大范围内稳健地迁移真实世界的妆容风格，从淡妆到浓妆都能完美处理。该方法的核心在于通过精心设计的编码器和解码器，以及独特的注意力机制，将源图像的妆容风格迁移到目标图像上，同时保持原始图像的结构和内容。

项目技术分析

Stable-Makeup 的技术架构包括以下几个核心组件：

1. D-P 妆容编码器：用于编码参考妆容图像，提取妆容的关键特征。
2. 内容编码器：用于编码源图像的内容特征。
3. 结构编码器：用于编码面部结构控制图像的特征。
4. 妆容交叉注意力层：用于对齐源图像和参考妆容图像的面部区域，确保妆容细节的准确迁移。
5. 内容-结构解耦训练：在训练过程中，Stable-Makeup 进一步维持了源图像的内容和结构。

这种方法的核心优势在于其强大的适应性和准确性，能够在不同的妆容风格之间进行无缝迁移。

项目及技术应用场景

Stable-Makeup 的应用场景广泛，主要包括：

• 美妆应用：用户可以通过此技术实时查看不同妆容风格的效果，提高美妆体验。
• 电影后期制作：在电影制作中，可以利用此技术快速为演员替换妆容，提高工作效率。
• 虚拟现实：在虚拟现实环境中，Stable-Makeup 可以用于实时改变角色的外观，增强沉浸感。

项目特点

1. 强大的迁移能力

Stable-Makeup 能够处理多种妆容风格，无论是淡妆还是浓妆，都能准确迁移，满足不同用户的需求。

2. 高效的训练过程

通过内容-结构解耦训练，Stable-Makeup 在保持源图像结构的同时，实现了高效的妆容迁移。

3. 易于使用

项目提供了详细的安装指南和预训练模型，用户可以快速上手并应用于实际场景。

4. 开源精神

作为一个开源项目，Stable-Makeup 鼓励用户进行二次开发和改进，共同推动技术的发展。

在当今数字媒体和娱乐行业日益繁荣的背景下，Stable-Makeup 无疑是一个具有巨大潜力的工具。它不仅能够提高美妆应用的用户体验，还能为电影制作和虚拟现实带来革命性的变革。我们强烈推荐对妆容迁移感兴趣的开发者和研究人员关注并使用这个项目。通过Stable-Makeup，让我们一起探索数字化妆的无限可能！

Stable-Makeup Pytorch Implementation of "Stable-Makeup: When Real-World Makeup Transfer Meets Diffusion Model" (Conditionally Accepted by SIGGRAPH 2025) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/Stable-Makeup