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Fast-AgingGAN

Fast-AgingGAN

基于CycleGAN的高效人脸年龄转换模型

Fast-AgingGAN是一个基于CycleGAN的人脸年龄转换深度学习模型，支持年轻和老年面孔的双向转换。该模型在GTX1080上处理512x512图像时可达到66fps的速度，无需单独的人脸检测步骤。项目提供预训练模型和自定义训练选项，可使用CACD或UTK faces数据集。通过简单的命令行操作即可实现人脸年龄转换，并可通过Tensorboard监控训练过程。

Fast-AgingGAN人脸老化深度学习模型CycleGAN图像转换Github开源项目
GitHub

Fast-AgingGAN

这个仓库包含了一个面部老化深度学习模型的代码。它基于CycleGAN，我们可以将年轻面孔转换为老年面孔，反之亦然。

样本

顶行是输入图像，底行是GAN生成的老化输出。 样本 第二个样本

性能

在GTX1080上，模型处理512x512大小的图像时可达到66fps的速度。由于其训练方式，不需要面部检测流程。只要512x512空间维度的图像中包含256x256大小的面部，就能正常工作。

演示

要在您的图像上尝试预训练模型，请使用以下命令：

python infer.py --image_dir '您的图像目录路径'

训练

要在CACD或UTK人脸数据集上训练您自己的模型，您可以使用预处理目录中提供的预处理脚本来准备数据集。 如果您要使用CACD，请使用以下命令：

python preprocessing/preprocess_cacd.py --image_dir '/CACD图像路径' --metadata '/CACD元数据文件路径' --output_dir '保存处理后数据的路径'

如果使用UTK人脸数据集，请使用以下命令：

python preprocessing/preprocess_utk.py --data_dir '/CACD图像路径' --output_dir '保存处理后数据的路径'

数据集处理完成后，您应该进入configs/aging_gan.yaml，修改路径以指向您刚刚创建的处理后的数据集。如果需要，可以更改其他超参数，然后使用以下命令开始训练：

python main.py

Tensorboard

在训练过程中，您可以在Tensorboard中观察损失和GAN生成的图像，只需将其指向'lightning_logs'目录，如下所示：

tensorboard --logdir=lightning_logs --bind_all

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