浙大小姐姐,真有你的!

Python涨薪研究所

共 834字,需浏览 2分钟

 ·

2022-05-17 03:22


源 /         文/ 



欢迎“光”临,浙大小姐姐的HairMapper秃头算法为您服务。

秒变秃头,秃得很自然!

一拳超人,琦玉老师生成器?

高级工程师“秒变”资深工程师

乍一看,觉得这个算法是属于娱乐化。

其实,这个算法的意义并非如此简单

头发对我们来说非常重要,各种时髦的发型,彰显不一样的气质。

气质这一块,一直拿捏死死的!

不好意思放错图了,重来:

我们都想找个适合自己的发型,这样就有了很多虚拟试发型的应用出现。

但在原图上直接加新发型,会直接覆盖图片本身的旧发型,混合起来会很奇怪。

比如长发换成短发,就会有遮盖不全的问题。

所以为了更好的效果,第一步就是需要去掉已有的头发,然后再换新发型。

大家都知道,现在比较火的方向是 3D 重建,很多公司都在发展。

人脸的 3D 重建,也是一个非常重要的方向。

如果不处理头发,在人脸 3D 建模时,就会导致人脸出现明显的伪影。

显而易见,这个秃头算法,很有必要!

整个算法的处理流程如下,男性和女性头像的处理方法略有不同:

女性会先转换为男性照片,然后再处理。

和其它已有算法对比,可以看到HairMapper算法非常不错。

不会改变人物本身的样貌,导致失真。

本质还是,在隐空间(latent space)控制隐藏特征(latent code)来控制图片的属性。

算法的一作 Yiqian Wu,来自浙江大学计算机辅助设计与图形学(CAD&CG)实验室,目前在读博士生,兴趣是计算机视觉和人像编辑等。

作者还整理了一个训练集:

里面各种肤色、年龄的人都有,覆盖很全面。

目前算法正在整理,作者表示一个月内就会开源。

项目地址:

https://github.com/oneThousand1000/non-hair-FFHQ

可以先 Star 标记下~

好了,就聊这么多吧。



end





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