這次推薦給妳的項目是人臉生成。用了這個項目，感覺是總體滿意。我們先來看看效果圖。
相信看到效果圖會贊嘆人工智能合成的圖片的效果。這些都不是現實生活中存在的人。沒想到會生出很多漂亮的小姐姐和帥氣的小哥哥。(燕空福利)
只是這裏面也有缺陷，比如下面這個。
很明顯，這個孩子的手和嘴這壹代是有問題的，他的耳朵像小妖精的耳朵。這個項目的模型需要改進，所以我們來看看如何使用這個項目。
鑒於在中國大陸登錄github的速度很慢，想要完整版的項目可以私信我。
Linux和Windows都支持。出於性能和兼容性的原因，建議使用Linux。
64位Python 3.6安裝。我們建議使用numpy 1.14.3或更新版本的Anaconda3。
有GPU支持的TensorFlow 1.14或1.15。代碼不支持TensorFlow 2.0。
在Windows上，需要使用tensor flow 1.14—tensor flow 1.15不起作用。
壹個或多個高端NVIDIA GPUs、NVIDIA驅動程序、CUDA 10.0工具包和cuDNN 7.5。要重現論文中報告的結果，您需要壹個至少具有16 GB DRAM的NVIDIA GPU。
Docker用戶:使用提供的docker文件構建壹個具有所需庫依賴項的映像。
-在Windows上，編譯要求Microsoft Visual Studio位於路徑中。我們建議使用“C:\ Program Files(x86)\ Microsoft Visual Studio \ 2065 438+09 \ Community \ VC \ Auxiliary \ Build \ VC vars 64 . bat”安裝Visual Studio Community Edition並添加到PATH中。
1.python3.6
2.TensorFlow1.14但TensorFlow2.0或以上版本不能使用。
3.安裝NVIDIA顯卡CUDA10.0和cuDNN7.5，建議顯卡16G以上(沒經過培訓可以忽略)。
4.以上文件需要配置環境變量。
點擊按鈕編輯和配置上述軟件。
Win 10，1050ti，CUDA 10.0，CUDNN 7.6.5，tensor flow-GPU 1.14.0，VS2017都能完美運行。
窗子
打開cmd輸入
python X://path/generate _ yellow . py
將在結果文件中生成圖像並生成其代碼；
用編輯器打開generate_yellow.py，generate_num可以控制生成圖片的數量。
如果要編輯膚色、顏值、表情，可以使用下面的人臉屬性編輯腳本。
打開play _ with _ delant.py，下面* * *部分有四個地方可以自己設置:
1.發電機所在的目錄設置為圖中的1。比如對應的死鈴生成器設置為' model/generator_asian_star.pkl '，但是需要註意的是generator_asian_star.pkl文件要放在model文件夾中。
2.圖的第二部分中的設置是對應於要調整的面部的潛在代碼。潛在代碼是從生成器目錄下的generate_codes文件夾中獲取的，是生成的字符對應的txt文件。這裏舉個例子來說明。
比如上圖是壹個可愛的娃娃臉生成器生成的20個孩子，其中我覺得0007這個數字不錯。如果我要編輯的話，我會在generate_code文件夾中找到孩子的生成代碼:0007.txt，在人臉屬性編輯中復制到input_latent目錄下，在代碼中修改latex代碼的名稱即可。
3.將調整方向設置在圖中第三位，可以將angle.npy改成smile.npy等五種預設模式。
4.調整圖中第四位的尺寸。向量中的值代表調整範圍，可以自己編輯。將為每個值生成並保存壹張圖片。
5.設置完成後，運行Python play _ with _ delant.py，在結果文件夾中可以看到結果。
上面說的這麽多發電機，看著有點嚇人，其實離真正的商用之路還有壹段距離。。如果真要沖擊傳統視覺行業，至少有兩個問題亟待解決:1。相關配套技術有待完善，如人臉植入、妝容精細控制、動畫和全身合成等。2.如何圍繞壹個精細的用戶群體，構建壹個特定的世代技術服務體系，還有待探索。