照片美妆---人脸老化

本文主要是介绍照片美妆---人脸老化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本文转载自http://www.sohu.com/a/131656765_642762

论文名称《Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder》2017 CVPR

论文地址：点击打开链接

该代码是对论文《用条件对抗式自动编码器进行人脸老化、退龄》中算法的Tensorflow实现

环境要求

·Python 2.7x

·Scipy

·TensorFlow

数据库

·FGNET

·MORPH

地址：https://ebill.uncw.edu/C20231_ustores/web/product_detail.jsp?PRODUCTID=8

·CACD

地址：http://bcsiriuschen.github.io/CARC/

·UTKFace (可以从Github 或维基百科获得)

准备训练数据你可以使用任何带年龄标签和性别标签的数据库。在该demo中，我们使用了UTF人脸数据库，因为用这种标定并裁剪过的人脸照片更好一些。请保存并解压UTKFace.tar.gz到文件夹data下。

训练

$ python main.py

训练过程在NVIDIA TITAN X (12GB)上进行了测试。在UTK人脸数据库（23，708张图像，大小为128x128x3）上进行50次epoch的训练时间是两个半小时。

在训练过程中，会建立一个新文件夹save，包括四个子文件夹：summary, samples, test,和checkpoint

·samples ：保存每个epoch之后重建的人脸。

·test ：保存每个epoch之后的测试结果（基于输入人脸生成的不同年龄的人脸）。

·checkpoint ：保存模型。

·summary ：保存批损失和中间输出。

用以下命令来可视化summary：

$ cd save/summary

$ tensorboard --logdir .

训练之后，可以检查文件夹samples和test来分别可视化重建和测试性能。下图展示了重建（左）和测试（右）的结果。重建结果（左）的第一行是测试样例，他们分别对应的测试结果（右）由上到下，按年龄增长顺序排列。

不同训练epoch和重建损失的对比如下图所示，为了可视化的目的我们对它进行了低通滤波。原始的记录保存在summary文件夹中。

测试$ python main.py --is_train False --testdir your_image_dir

输入命令之后，应该显示出下面的信息：

Building graph ...

TestingMode

Loadingpre-trained model ...

SUCCESS^_^

Done! Results are saved as save/test/test_as_xxx.png

具体来说，测试人脸会进行两次处理，这两次分别将其视作男性和女性。因此，保存的文件会分别命名为test_as_male.png（作为男性测试） 和 test_as_female.png（作为女性测试）。如果想实现更好的结果，需要在更大并更多样化的数据集上进行训练。

训练过程演示第一行显示了不同年龄的输入人脸，其他行显示了每次epoch之后输出人脸的提高。输出人脸由上到下按年龄递增顺序排列。

文件

·FaceAging.py ：类文件，建立并初始化模型，并且实现训练和测试的相关事项。

地址：https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE/blob/master/FaceAging.py

·ops.py ：由FaceAging.py的函数组成，实现卷积，反卷积，全卷积，leaky ReLU激活函数，下载并保存图像等操作。

地址：https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE/blob/master/ops.py

·main.py ：演示 FaceAging.py。

https://github.com/ZZUTK/Face-Aging-CAAE/blob/master/main.py

这篇关于照片美妆---人脸老化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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