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。
如何订阅
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课程详情如下：
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实战课讲师招募
为了进一步丰富有三AI生态的实战内容，欢迎有经验，有能力的讲师报名成为平台讲师：
讲师要求如下：
(1) 有多次人工智能领域教学经验，擅长演讲与教学。
(2) 有3年以上人工智能领域项目实战经验。
(3) 有三AI已有生态成员优先。
实战课的收入与平台采取固定分成的方式，具体细节可在内容组了解详情，报名请联系微信Alice-girll提交简历，或直接联系有三本人。
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