【项目实战课】基于Pytorch的StyleGAN v1人脸图像生成实战
歡迎大家來到我們的項目實戰課,本期內容是《基于Pytorch的StyleGAN v1人臉圖像生成實戰》。
所謂項目實戰課,就是以簡單的原理回顧+詳細的項目實戰的模式,針對具體的某一個主題,進行代碼級的實戰講解,可以采用直播或者錄制視頻的形式。與我們其他的系統性理論+實戰的視頻課專欄相比,每一次項目實戰都由獨立的老師完成,課程更加專注、時長更短、更輕量級,適合快速鍛煉項目能力。
本次課程內容
GAN無疑是這幾年深度學習領域里最酷的技術,不管是理論的研究,還是GAN在圖像生成,圖像翻譯,語音圖像等基礎領域的應用,都非常的豐富。我們公眾號從很早以前開始就輸出過非常多的GAN相關資源。
在圖像生成領域,StyleGAN是最強大的一個生成架構,可以生成1024分辨率的高精度人臉圖像,是圖像生成GAN框架中必須掌握的模型,并且已經演化到了v3版本,下圖展示了StyleGAN v1的架構和生成的高質量人臉圖。
為了幫助大家真正掌握好StyleGAN框架,本次我們開設了StyleGAN v1框架原理與案例實戰課程,本次課程經過剪輯后的總時長約為160分鐘,各部分課程內容與時長如下:
部分 | 內容 | 時長(分鐘) |
第1節 | StyleGAN v1原理詳解 | 59 |
第2節 | StyleGAN v1模型代碼解讀 | 65 |
第3節 | StyleGAN v1圖像生成實戰 | 36 |
下面我們來簡單看一下各部分的內容:
第1部分:StyleGAN v1原理詳解,包括StyleGAN v1原理,訓練工程技巧,評估方法的詳細解讀,以及StyleGAN v1的實驗結果分析,本部分內容可以免費收聽。
第2部分:基于pytorch的StyleGAN v1模型代碼詳解,包括生成器與判別器架構。
第3部分:使用預訓練的StyleGAN v1模型進行圖像生成測試,對不同的工程技巧進行比較,如均值風格向量,隨機噪聲,樣式混合。
下面展示了一些生成圖片:
由于StyleGAN訓練所需的資源非常大,筆者暫時沒有如此多的GPU,因此模型訓練部分我們暫時沒有上線,等后續資源到位再補充內容。
本次課程為錄播課程,講師為言有三,技術社區《有三AI》創始人。
先后就讀于華中科技大學(2008-2012),中國科學院半導體研究所神經網絡實驗室(2012-2015),先后就職于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5),陌陌科技深度學習實驗室(2017.5-2019.3),深度學習算法專家,阿里云MVP,華為云MVP。
擁有超過7年的計算機視覺從業經驗,擁有豐富的傳統圖像算法和深度學習計算機視覺項目經驗,著有書籍《深度學習之圖像識別:核心技術與案例實戰》(機械工業出版社2019.4),《深度學習之模型設計:核心算法與案例實踐》(電子工業出版社2020.6),《深度學習之人臉圖像處理:核心算法與案例實戰》(機械工業出版社2020.7),《深度學習之攝影圖像處理:核心算法與案例精粹》(人民郵電出版社2021.4),擁有10余項發明技術專利與學術論文。
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實戰課講師招募
為了進一步豐富有三AI生態的實戰內容,歡迎有經驗,有能力的講師報名成為平臺講師:
講師要求如下:
(1) 有多次人工智能領域教學經驗,擅長演講與教學。
(2) 有3年以上人工智能領域項目實戰經驗。
(3) 有三AI已有生態成員優先。
實戰課的收入與平臺采取固定分成的方式,具體細節可在內容組了解詳情,報名請聯系微信Alice-girll提交簡歷,或直接聯系有三本人。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【项目实战课】基于Pytorch的StyleGAN v1人脸图像生成实战的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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