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基于 StyleGAN 的 BabyGAN,输入父母图像,预测孩子长相

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用 BabyGAN 预测孩子长相

BabyGAN 是一个基于 StyleGAN 的儿童长相预测器,可以基于给定的父母双方图像,预测孩子的长相。

主要预测方法为: 使用基于 GAN 架构的神经网络模型,从输入的父母图像中提取 latent representation,然后用算法将其按一定比例混合,生成孩子图像。

利用 latency direction,可以改变年龄、面部朝向、情绪及性别等参数。

本教程主要演示了:

  • 从本地加载训练好的 BabyGAN 模型
  • 准备父母双方图像,并获取其 latent representation
  • 用模型生成孩子的面容
  • 调整孩子的性别、年龄等参数,生成符合需求的孩子图像

调整孩子性别、年龄等特征的示意动画:

安装环境:

  • Python:3.6
  • TensorFlow:1.15

代码目录:

  • 准备工作
  • 准备父母图像
  • 生成孩子图像
  • 生成具有某些特征的孩子图像

注意事项:

  • 本教程推荐使用 GPU 运行

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基于 StyleGAN 的 BabyGAN,输入父母图像,预测孩子长相

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