基于人脸特征的AI美妆

一：人脸解析

zllrunning/face-parsing.PyTorch: Using modified BiSeNet for face parsing in PyTorch (github.com)

这个是人脸解析的算法，部署较为简单，有几个我们需要注意的细节。

1.运用模型生成图片的尺寸为1024*1024。

2.且输入图片的格式要为jpg。

3.test.py那边的路径要为文件夹，然后复制过来，因为是在python中，所以反斜杠要改过来。

4.对人脸进行归一化处理，人脸要占据图片的大部分。 

二：妆容迁移

Snowfallingplum/SSAT: [AAAI 2022] This is the official pytorch code for SSAT: A Symmetric Semantic-Aware Transformer Network for Makeup Transfer and Removal (github.com)

这个是妆容迁移的算法，也是较为简单。也要一些需要注意的细节。

1.所有用来推理图片的格式都要为Png，其他没有什么了。

三：补充

相关美妆算法

VinAIResearch/CPM: 💄 Lipstick ain't enough: Beyond Color-Matching for In-the-Wild Makeup Transfer (CVPR 2021) (github.com)

相关人脸算法

wtjiang98/PSGAN: PyTorch code for "PSGAN: Pose and Expression Robust Spatial-Aware GAN for Customizable Makeup Transfer" (CVPR 2020 Oral) (github.com)

再补充一个快速用来开发小程序的低代码平台

 设计平台 (onein.cn)

相关文章解读

​AAAI 2022：SSAT，一个对称的语义感知的妆容迁移与移除网络｜AI Drive - 知乎 (zhihu.com)