【项目实战课】基于Pytorch的BeautyGAN人脸智能美妆实战

BeautyGAN:基于GAN的智能美颜算法原理与实践 生成对抗网络(GAN)是计算机视觉领域的重要技术,通过生成器与判别器的对抗训练实现图像生成与转换。其核心价值在于能够学习数据分布并生成高质量新样本,在图像修复、风格迁移等场景广泛应用。BeautyGAN作为典型应用,创新性地采用双路输入架构,结合感知损失和妆容风格损失,解决了传统美颜算法千人一面的痛点。该技术采用PyTorch实现,支持TensorRT加速和移动端部署,在保持个性化特征的同时实现精准妆容迁移,为AI美颜、视频直播等场景提供了高效解决方案。项目代码结构清晰,特别适合计算机视觉入门学习和工业级应 阅读详情

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欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《基于Pytorch的BeautyGAN人脸美妆智能实战》。所谓项目课,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,要求大家有较好的基础知识。

本次课程内容

当前的美颜技术已经从早期的美白,瘦脸隆鼻等技术发展到了更加复杂的应用,比如妆造迁移,即智能美妆。它的目标是将一张图像中人脸的妆容迁移到另外一张图像,如下图从b图风格到a图的迁移,得到的c图:

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本次课程,我们就使用GAN来完成人脸妆造迁移任务,经过剪辑后的课程总时长为115分钟,约2个小时,课程定价为99元,附赠全套代码与数据集,各部分课程内容与时长如下:

部分

内容

时长(分钟)

No.1

内容简介

11

No.3

数据读取

20

No.4

模型搭建

20

No.5

模型训练

57

No.6

模型测试

7

下面我们来简单看一下各部分的内容:

第1部分:项目简介,介绍人脸智能美妆问题定义,使用方法BeautyGAN模型的原理以及数据集,本部分内容可以免费收听。

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第2部分:详细解读数据类的定义与数据的读取、预处理等相关操作,本部分内容可以免费收听。

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第3部分:详细讲解BeautyGAN模型的搭建。

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第4部分:详细解读BeautyGAN模型的训练,模型结果的分析,模型的可视化。

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第5部分:详细讲解如何使用单张图片对已经训练好的模型进行推理。

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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。

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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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更多人脸与GAN相关的内容,请点击关注我们的秋季划人脸组与GAN组。

【CV秋季划】生成对抗网络GAN有哪些研究和应用,如何循序渐进地学习好?

【CV秋季划】人脸算法那么多,如何循序渐进地学习好?

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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:

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