前言

要問當(dāng)前人臉圖像領(lǐng)域最火的技術(shù)是什么？當(dāng)然是假人臉的偽造生成與各種人臉屬性編輯，下面這些圖都是生成的人臉圖，是不是足夠以假亂真？反正通過肉眼我是看不出真假的。

另一方面，這幾年里人臉屬性編輯的技術(shù)發(fā)展非常的快，實(shí)現(xiàn)了諸如換臉，表情生成，年齡仿真等酷炫的應(yīng)用。當(dāng)下在許多產(chǎn)品中都有相關(guān)功能體驗，比如抖音快手中的變老變小孩特效，FaceAPP中的表情仿真，還有前幾年火爆的換臉應(yīng)用。

實(shí)現(xiàn)以上人臉屬性編輯的算法當(dāng)然不是唯一的，各有各的優(yōu)缺點(diǎn)，但是如果將高清人臉生成+編輯一起來看，都離不開一項核心技術(shù)，那就是StyleGAN。

在圖像生成領(lǐng)域，StyleGAN是最強(qiáng)大的一個生成架構(gòu)，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(jīng)演化到了v3版本，下圖展示了StyleGAN v1的架構(gòu)，上面的那些假臉就是StyleGAN生成的。

為了讓大家真正掌握好StyleGAN框架，我們開設(shè)了StyleGAN v1框架原理與案例實(shí)戰(zhàn)+基于StyleGAN的人臉屬性編輯算法理論與實(shí)戰(zhàn)課程，總計超過5個小時，下面來簡單回顧一下。

StyleGAN人臉生成

基于StyleGAN的人臉圖像生成課程經(jīng)過剪輯后的總時長約為160分鐘，課程定價為99元，各部分課程內(nèi)容與時長如下：

第1部分：StyleGAN v1原理詳解，包括StyleGAN v1原理，訓(xùn)練工程技巧，評估方法的詳細(xì)解讀，以及StyleGAN v1的實(shí)驗結(jié)果分析，本部分內(nèi)容可以免費(fèi)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(gòu)。

第3部分：使用預(yù)訓(xùn)練的StyleGAN v1模型進(jìn)行圖像生成測試，對不同的工程技巧進(jìn)行比較，如均值風(fēng)格向量，隨機(jī)噪聲，樣式混合。

下面展示了一些生成圖片：

課程的訂閱地址如下：

StyleGAN人臉屬性編輯

StyleGAN人臉屬性編輯課程經(jīng)過剪輯后的總時長約為170分鐘，課程定價為199元，各部分課程內(nèi)容與時長如下：

下圖是已有課程的大綱腦圖：

第1部分：StyleGAN人臉屬性編輯原理詳解，包括StyleGAN v1人臉屬性編輯中的兩個關(guān)鍵問題，人臉特征向量重建，基于特征向量的單人臉與多人臉屬性編輯原理，本部分內(nèi)容可以免費(fèi)收聽。

第2部分：課程簡介，簡單說明本次課程的內(nèi)容以及需要預(yù)習(xí)的知識。

第3部分：人臉（特征）屬性向量重建，詳細(xì)講解人臉重建的源代碼，并比較與分析不同方法與參數(shù)的實(shí)驗結(jié)果。

第4部分：使用人臉特征碼進(jìn)行人臉的樣式混合與插值，將不同人臉的屬性進(jìn)行編輯。

第5部分：人臉方向向量生成，通過大量圖片獲取人臉特定屬性的方向向量，為后續(xù)的人臉表情、年齡、性別編輯做準(zhǔn)備。

第6部分：基于人臉生成與屬性識別模型獲得的方向向量，進(jìn)行人臉表情、年齡、性別編輯。

第7部分：人臉表情添加與去除，本部分內(nèi)容可以非常自然地拓展到年齡與性別編輯。

課程試聽以及訂閱，后續(xù)內(nèi)容的更新，請掃碼下面的海報，查看詳細(xì)目錄：

課程講師信息

本課程講師為言有三，講師簡介如下：

龍鵬，筆名言有三，技術(shù)社區(qū)《有三AI》創(chuàng)始人。先后就讀于華中科技大學(xué)(2008-2012)，中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)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(xué)習(xí)實(shí)驗室(2017.5-2019.3)，深度學(xué)習(xí)算法專家，阿里云MVP，華為云MVP。

擁有超過7年的計算機(jī)視覺從業(yè)經(jīng)驗，擁有豐富的傳統(tǒng)圖像算法和深度學(xué)習(xí)計算機(jī)視覺項目經(jīng)驗，著有書籍《深度學(xué)習(xí)之圖像識別：核心技術(shù)與案例實(shí)戰(zhàn)》(機(jī)械工業(yè)出版社2019.4)，《深度學(xué)習(xí)之模型設(shè)計：核心算法與案例實(shí)踐》(電子工業(yè)出版社2020.6)，《深度學(xué)習(xí)之人臉圖像處理：核心算法與案例實(shí)戰(zhàn)》(機(jī)械工業(yè)出版社2020.7)，《深度學(xué)習(xí)之?dāng)z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(fā)明技術(shù)專利與學(xué)術(shù)論文。

擅長領(lǐng)域：Caffe，Tensorflow，Pytorch等主流深度學(xué)習(xí)平臺。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)理論，深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計與優(yōu)化，計算機(jī)視覺的基礎(chǔ)領(lǐng)域，AI美學(xué)，2D與3D人臉?biāo)惴?#xff0c;生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN等領(lǐng)域。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【视频课】StyleGAN人脸生成与年龄表情编辑：原理与实践的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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