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PaddleGAN

PaddleGAN为开发者提供经典和前沿生成对抗网络的高性能实现，并支持开发者快速构建、训练和部署GANs，用于学术研究、娱乐和工业应用。

生成对抗网络（GAN）被"卷积网络之父"Yann LeCun（杨立昆）誉为"过去十年计算机科学领域最有趣的想法之一"。它是深度学习中AI研究人员最关注的研究领域之一。

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• 🔥 最新发布：PP-MSVSR 🔥

  • 视频超分辨率SOTA模型
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• 😍 男孩还是女孩？：StyleGAN V2 人脸编辑 - 改变性别！ 😍

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• 💞 新增人脸变形功能💞：你可以完美地融合任意两张人脸，并让新面孔呈现任何面部表情！

  • 教程：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2254031

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• 发布新版本的First Order Motion模型，具有两个令人印象深刻的特性：

  • 高分辨率512x512
  • 面部增强
  • 教程：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/docs/zh_CN/tutorials/motion_driving.md

• 新增图像转换功能——将照片转换为油画风格：

  • 完整部署教程：https://github.com/wzmsltw/PaintTransformer

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文档教程

安装

• 环境依赖：
  • PaddlePaddle >= 2.1.0
  • Python >= 3.6
  • CUDA >= 10.1
• 完整安装教程

入门教程

• 快速开始
• 数据准备
• API说明
• 配置文件说明

模型教程

• Pixel2Pixel
• CycleGAN
• LapStyle
• PSGAN
• First Order Motion Model
• FaceParsing
• AnimeGANv2
• U-GAT-IT
• Photo2Cartoon
• Wav2Lip
• 单图超分辨率(SISR)
  • 包括：RealSR、ESRGAN、LESRCNN、PAN、DRN
• 视频超分辨率(VSR)
  • 包括：⭐ PP-MSVSR ⭐、EDVR、BasicVSR、BasicVSR++
• StyleGAN2
• Pixel2Style2Pixel
• StarGANv2
• MPR Net
• 人脸增强
• PReNet
• SwinIR
• InvDN
• AOT-GAN
• NAFNet
• GFPGan
• GPEN

复合应用

• 视频修复

在线教程

你可以在AI Studio上运行这些项目，学习如何使用上述模型：

在线教程	链接
多人版"Hai-hai-hai"Motion Driving	点击尝试
修复百年前的北京视频	点击尝试
Motion Driving-苏大强唱"unravel"	点击尝试

示例

人脸变形

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图像转换

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老视频修复

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动作驱动

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超分辨率

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妆容转换

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人脸卡通化

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真实人脸卡通化

<div align='center'> <img src='https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/0a8d7f99-c7ef-468d-83d8-66d864045f1c.png'width='700' height='250'/> </div>

照片动画化

<div align='center'> <img src='https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/63082250-22d4-42a2-a648-936b88a502dd.png'width='700' height='250'/> </div>

唇形同步

<div align='center'> <img src='https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/4e67a577-0616-404c-be38-d10145ee238e.gif'width='700'> </div>

新功能 在 Huggingface Spaces 上使用 Gradio 尝试唇形同步网页演示:

更新日志

• v2.1.0 (2021.12.8)

  • 发布视频超分辨率模型PP-MSVSR及多个预训练权重
  • 发布多个SOTA视频超分辨率模型及其预训练模型，如BasicVSR、IconVSR和BasicVSR++
  • 发布轻量级动作驱动模型（体积压缩：229M->10.1M），并优化融合效果
  • 发布高分辨率FOMM和Wav2Lip预训练模型
  • 发布基于StyleGANv2的多个有趣应用，如人脸反演、人脸融合和人脸编辑
  • 发布百度自研的高效风格迁移模型LapStyle及其有趣应用，并推出官网体验页面
  • 发布轻量级图像超分辨率模型PAN

• v2.0.0 (2021.6.2)

  • 发布First Order Motion模型和多个预训练权重
  • 发布支持多人脸动作驱动的应用
  • 发布视频超分辨率模型EDVR和多个预训练权重
  • 发布对应PaddleGAN的7天打卡训练营内容
  • 增强PaddleGAN在Windows平台上运行的稳定性

• v2.0.0-beta (2021.3.1)

  • 完全切换到Paddle 2.0.0版本的API。
  • 发布超分辨率模型：ESRGAN、RealSR、LESRCNN、DRN等。
  • 发布唇形迁移模型：Wav2Lip
  • 发布街景动漫化模型：AnimeGANv2
  • 发布人脸动画模型：U-GAT-IT、Photo2Cartoon
  • 发布SOTA生成模型：StyleGAN2

• v0.1.0 (2020.11.02)

  • 发布首个版本，支持的模型包括Pixel2Pixel、CycleGAN、PSGAN。支持的应用包括视频帧插值、超分辨率、图像和视频上色、图像动画。
  • 模块化设计和友好的接口。

社区

扫描下方二维码加入[PaddleGAN QQ群：1058398620]，您可以在这里获得官方技术支持，并与其他开发者/朋友交流。期待您的加入！

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PaddleGAN特别兴趣小组（SIG）

特别兴趣小组最早由ACM（计算机协会）于1961年提出并使用。包括Kubernetes在内的顶级国际开源组织都采用了SIG的形式，使具有相同特定兴趣的成员可以共享、学习知识并开发项目。这些成员不需要在同一个国家/地区或同一个组织，只要志同道合，就可以为相同的目标一起学习、工作和娱乐~

PaddleGAN SIG是一个汇集了对GAN感兴趣的开发者的组织。其中有PaddlePaddle的一线开发人员、世界500强的高级工程师，以及国内外顶尖大学的学生。

我们持续招募有兴趣和能力的开发者加入我们，共同构建这个项目，探索更多有用和有趣的应用。

SIG贡献：

• zhen8838：贡献了AnimeGANv2。
• Jay9z：贡献了DCGAN并更新了安装文档等。
• HighCWu：贡献了c-DCGAN和WGAN。支持使用paddle.vision.datasets。
• hao-qiang和minivision-ai：贡献了photo2cartoon项目。

贡献

我们非常欢迎您的贡献和建议。大多数贡献都需要您同意贡献者许可协议（CLA）。 当您提交拉取请求时，CLA-bot将自动确定您是否需要提供CLA。只需按照机器人提供的说明进行操作即可。您只需在所有使用我们CLA的仓库中执行一次此操作。 更多信息，请参考贡献指南。

许可证

PaddleGAN 基于Apache 2.0许可证发布。