这脸啊，我算是玩明白了！
大家好，我是干货不断的 Jack。
昨天，上班改了一天的 bug，头秃的那种，晚饭没来得及吃。
加班到晚上 10 点多，坐着没几个人的末班车地铁回家了。
猜猜这是北京地铁，几号线？
到家 11 点多了，吃了碗泡面，就开始给大家写文了~
一天天贼充实！
不说废话了，今天给大家分享一个新算法 「HyperStyle」。
算法功能和之前分享过的「StyleFlow」类似。
「HyperStyle」还要更逼真一些，直接上效果：
一个美女：
算法可以一键"返老还童"：
这效果，你打几分？
可以变年轻，当然也可以反向操作。
一键变老：
再比如换个发型：
最后放一张整体效果图吧：
除了这些，还能进行直接的人脸编辑，戴个眼镜，调整个脸的角度，去个皱纹啥的都可以。
还可以进行动漫风格迁移：
HyperStyle
算法刚开源一周，我就马不停蹄地分享给大家了。
项目地址：
https://github.com/yuval-alaluf/hyperstyle
这脸啊，我算是玩明白了！
这类算法，都是基于 StyleGAN v2 实现的。
为了照顾一些新朋友，这里再说下，我曾经讲解过的基本原理。
整个算法的思想就是，在隐空间（latent space）控制隐藏特征（latent code）来控制图片的属性。
简单点解释就是，一副人脸图片，是由多维特征组成的，比如年龄、性别、光照、肤色、发质等。
为了更好的对数据进行分类或生成，需要对数据的特征进行表示，但是数据有很多特征。
这些特征之间相互关联，耦合性较高，导致模型很难弄清楚它们之间的关联，使得学习效率低下，因此需要寻找到这些表面特征之下隐藏的深层次的关系，将这些关系进行解耦，得到的隐藏特征，即 latent code。
由 latent code 组成的空间就是 latent space。
HyperStyle 就做了这么一件事，解耦特征，控制特征。
算法运行
算法运行，有一定基础的话，很简单。
搭建环境、下载权重、运行算法。
配置好，就可以直接运行了：
python scripts/run_domain_adaptation.py \
--exp_dir /path/to/experiment \
--checkpoint_path=experiment/checkpoints/best_model.pt \
--data_path=/path/to/test_data \
--test_batch_size=4 \
--test_workers=4 \
--load_w_encoder \
--w_encoder_checkpoint_path=pretrained_models/faces_w_encoder.pt \
--restyle_checkpoint_path=pretrained_models/restyle_e4e_ffhq_encode.pt \
--finetuned_generator_checkpoint_path=pretrained_models/pixar.pt \
--n_iters_per_batch=2 \
--restyle_n_iterations=2
具体的步骤，可以看下项目的 readme。
不想搭建环境的话，作者还提供了 Colab，可以直接使用。
当然，用这个得会科学上网。
环境搭建不会的，可以看我之前写过的教程。
以及这篇文章的环境搭建部分的内容：
如果还是不懂，妥！
等我视频吧，我一定教懂~
总结
熬夜肝文，求个再看啦~
感觉不过瘾，可以到这里看看我的历史文章：
https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark
我是 Jack，我们下期见~
