前言
欢迎大家关注有三AI的视频课程系列，我们的视频课程系列共分为5层境界，内容和学习路线图如下：
第1层：掌握学习算法必要的预备知识，包括Python编程，深度学习基础，数据使用，框架使用。
第2层：掌握CV算法最底层的能力，包括模型设计基础，图像分类，模型分析。
第3层：掌握CV算法最核心的方向，包括图像分割，目标检测，图像生成，目标跟踪。
第4层：掌握CV算法最核心的应用，包括人脸图像，图像质量，视频分析，图像编辑。
第5层：掌握算法落地的关键技术，包括模型优化，模型部署。
其中部分课程的主体内容已经更新完毕，比如数据使用/模型分析/图像分类/图像分割/目标检测/图像生成/图像翻译/视频分类/模型部署/模型优化/人脸图像检测与识别/人脸图像属性编辑；部分课程正在重制更新中，比如三维人脸重建；部分课程正在计划上线中，比如图像编辑，请大家及时关注！
最新的完整介绍如下：【总结】最专业最系统的CV内容，有三AI所有免费与付费的计算机视觉课程汇总（2022年8月）
本次给大家介绍的课程内容是《深度学习之人脸属性编辑：理论实践篇》，目标是帮助大家掌握基于深度学习的人脸属性编辑经典工作。
为什么要学习这门课
随着人脸图像算法应用和GAN等生成式模型的发展逐渐成熟，如今基于深度学习模型的人脸属性编辑是当下人脸算法与应用的热点，近些年在互联网产品中有许多落地，比如人脸变老变小孩，人脸风格化特效，人脸美妆等。
人脸年龄编辑应用
人脸表情编辑应用
人脸表情、年龄、性别编辑合集
为了帮助大家系统性地学习基于深度学习的人脸属性编辑内容，我们推出了《深度学习之人脸属性编辑：理论与实践》系列课程，目前已完成超过了10个小时内容（还在更新中）。
课程内容介绍
本课程内容将包括人脸属性编辑经典算法理论与实践，目前一期已经基本更新完毕，超过10个小时，涵盖了人脸属性编辑基础、StyleGAN通用人脸属性编辑理论与实战、StarGAN通用人脸属性编辑理论与实战、人脸表情编辑、人脸年龄编辑、人脸姿态编辑、人脸妆造编辑，BeautyGAN人脸妆造编辑理论与实战等内容，既有足够的宽度，也具备有足够的深度。我们会非常详细地讲解算法中的细节，帮助彻底消化算法原理；
下图是已有课程的大纲脑图：
下面简单了解一下各部分的内容：
(1) 人脸属性编辑基础，包括人脸属性编辑的概念以及3类最常见模型原理，基于属性向量编辑的模型，基于条件向量控制的模型，基于图像翻译与风格化的模型，约20分钟。
(2) StyleGAN人脸属性编辑原理，包括人脸潜在（Latent）向量的重建方法，单人脸属性编辑原理，多人脸属性编辑原理，约25分钟。
(3) StyleGAN人脸属性编辑实战，包括人脸向量重建，多人脸样式混合与插值，人脸表情编辑，人脸年龄编辑，人脸性别编辑，人脸表情添加与去除，约150分钟。
(4) StarGAN人脸属性编辑原理，包括StarGAN v1模型详解，StarGAN v2模型详解，约50分钟。
(5) StarGAN人脸属性编辑实战，包括数据处理，模型搭建，模型训练，模型测试，约70分钟。
(6) 典型人脸年龄编辑模型基础模型与进阶模型，时长约50分钟。
(7) 典型人脸表情与姿态编辑基础模型，时长约60分钟。
(8) 人脸妆造编辑原理与BeautyGAN妆造编辑实战，包括原理解读，数据读取，模型搭建，模型训练，模型测试，时长约150分钟。
以下是一些实战项目的效果图：
本课程讲师为言有三，讲师简介如下：
龙鹏，笔名言有三，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。
擅长领域：Caffe，Tensorflow，Pytorch等主流深度学习平台。神经网络与深度学习理论，深度学习模型设计与优化，计算机视觉的基础领域，AI美学，2D与3D人脸算法，生成对抗网络GAN等领域。
如何获取课程
订阅本课程的方法有两个：
其一：订阅《深度学习之人脸属性编辑》专栏，本专栏暂时定价为399元，随着后续内容增加价格还会继续增加，本周限时特价8折，感兴趣的请务必提前订阅，链接如下：
已有的课程目录如下：
其二：参加有三AI-CV秋季划人脸算法组，人脸算法组可以获得所有人脸相关的课程：
课程设有交流群，大家在订阅课程后可以添加小助手入群：
同时欢迎在深度学习领域有沉淀积累的同学加入有三AI生态，让更多人受益！
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