DeepFaceDrawing-Jittor

【文件属性】：
文件名称：DeepFaceDrawing-Jittor
文件大小：2.95MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-05 16:18:32
Python DeepFaceDrawing：从草图深度生成面部图像 我们的系统的一个版本是使用实现的，您需要首先安装Jittor。 我们还将在pytorch中提供一个版本。 主页： 抽象的 最新的深层图像到图像转换技术允许从徒手素描中快速生成人脸图像。 但是，现有的解决方案倾向于过度适合草图，因此需要专业草图或什至边线图作为输入。 为了解决这个问题，我们的关键思想是隐式地对合理的人脸图像的形状空间进行建模，并在该空间中合成人脸图像以近似输入草图。 我们采取从本地到全球的方法。 我们首先学习关键面部组件的特征嵌入，然后将输入草图的相应部分推向由面部组件样本的特征向量定义的基础组件流形。 我们还提出了另一个深度神经网络，以学习从嵌入的组件特征到具有多通道特征图的逼真的图像的映射，以作为中间结果来改善信息流。 我们的方法本质上使用输入草图作为软约束，因此即使从粗糙和/或不完整的草图中也能够生成高质量的人脸

【文件预览】：
DeepFaceDrawing-Jittor-master
----WindowUI.py(8KB)
----models()
--------AE_Model.py(7KB)
--------Combine_Model.py(4KB)
--------networks.py(17KB)
----SketchGUI.py(23KB)
----install.sh(972B)
----images()
--------teaser.jpg(2.91MB)
--------teaser.png(44KB)
----Output_mouse_event.py(3KB)
----test_model.py(1KB)
----CombineModel_jt.py(5KB)
----heat()
--------eye2.jpg(15KB)
--------nose.jpg(16KB)
--------eye0.jpg(14KB)
--------bg.jpg(3KB)
--------fake-mouth.jpg(6KB)
--------mouth.jpg(16KB)
--------eye1.jpg(15KB)
--------fake-nose.jpg(5KB)
--------fake-eye1.jpg(5KB)
--------fake-eye2.jpg(5KB)
----Input_mouse_event.py(11KB)
----LICENSE(34KB)
----test()
--------hand_5.jpg(57KB)
--------hand_3.jpg(144KB)
--------hand_1.jpg(37KB)
--------hand_2.jpg(53KB)
--------hand_4.jpg(60KB)
----demo.py(337B)
----options()
--------parts_combine.py(3KB)
--------AE_face.py(2KB)
----README.md(3KB)
----Params()
--------Please down pre-train model.txt(72B)