SC-FEGAN：基于用户草图和颜色的面部编辑生成对抗网络

SC-FEGAN：基于用户草图和颜色的面部编辑生成对抗网络

SC-FEGAN SC-FEGAN : Face Editing Generative Adversarial Network with User's Sketch and Color (ICCV2019) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SC-FEGAN

项目介绍

SC-FEGAN 是一个基于深度学习的面部图像编辑工具，由 Youngjoo Jo 和 Jongyoul Park 开发，并在 ICCV 2019 上发表。该项目利用生成对抗网络（GAN）技术，允许用户通过简单的草图和颜色输入，生成高质量的面部图像编辑结果。SC-FEGAN 的核心在于其直观的用户界面和强大的图像生成能力，使得非专业用户也能轻松进行面部图像的编辑和修复。

项目技术分析

SC-FEGAN 采用了 SN-patchGAN 判别器和带有门控卷积层的 Unet 生成器。这种架构使得网络能够有效地处理用户输入的草图和颜色信息，并生成逼真的面部图像。具体来说，SN-patchGAN 判别器通过局部区域的信息来判断生成图像的真实性，而 Unet 生成器则通过门控卷积层来控制信息的流动，从而生成高质量的图像。

项目及技术应用场景

SC-FEGAN 的应用场景非常广泛，包括但不限于：

1. 面部修复：用户可以通过草图和颜色输入，修复受损的面部图像，恢复其原始外观。
2. 面部编辑：用户可以对面部图像进行各种编辑，如改变发型、添加配饰等。
3. 艺术创作：艺术家可以通过 SC-FEGAN 生成逼真的面部图像，用于艺术创作和设计。
4. 教育研究：SC-FEGAN 可以作为深度学习和生成对抗网络的教学工具，帮助学生理解 GAN 的工作原理。

项目特点

1. 用户友好：SC-FEGAN 提供了直观的图形用户界面（GUI），用户可以通过简单的草图和颜色输入进行图像编辑，无需复杂的操作。
2. 高质量生成：基于先进的 GAN 技术，SC-FEGAN 能够生成高质量、逼真的面部图像，满足各种应用需求。
3. 灵活性：用户可以根据需要选择使用单个 GPU 或 CPU 进行图像生成，适应不同的硬件环境。
4. 开源免费：SC-FEGAN 是一个开源项目，用户可以免费使用并根据需要进行二次开发。

使用指南

1. 下载模型：首先从 Google Drive 下载模型文件，并将其放置在指定目录。
2. 启动程序：运行以下命令启动程序：

   mv /${HOME}/SC-FEGAN.ckpt.* /${HOME}/ckpt/
   python3 demo.py
   

3. 配置 GPU：通过编辑 demo.yaml 文件选择使用的 GPU 数量（目前不支持多 GPU）。
4. 使用 GUI：打开图像，使用草图、颜色和遮罩工具进行编辑，最后保存结果。

示例结果

面部编辑

编辑耳环

面部修复

仅使用草图和颜色的面部修复

许可证

SC-FEGAN 采用 CC 4.0 Attribution-NonCommercial International 许可证，仅限教育和学术研究使用。

致谢

项目开发过程中参考了 DeepFillv1 的代码，并得到了 ETRI 研究人员的宝贵讨论和支持。

未来计划

• 更新训练代码，提供更多功能和改进。

SC-FEGAN 是一个功能强大且易于使用的面部图像编辑工具，无论你是专业人士还是普通用户，都能从中受益。快来尝试一下，体验深度学习带来的图像编辑新境界吧！

SC-FEGAN SC-FEGAN : Face Editing Generative Adversarial Network with User's Sketch and Color (ICCV2019) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SC-FEGAN