这儿是一批基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器，即对于旧版的黄种人脸生成器，网红脸生成器，明星脸生成器，超模脸生成器和萌娃脸生成器进行了基于StyleGAN2的重制，使生成效果得到大幅提升。生成器的作用是可提供我们各种样式的人脸素材，值得注意的是，每张人脸都是不存在于这个世界上的AI虚拟人物，他们独特且永不重复。
基于StyleGAN2制作的版本消除了图片中水滴斑点和扭曲/损坏现象的出现，使生成的成功率接近100%（可参见下方随机生成的数据集），能被应用于大批量生成任务之中；另外图片的质量进一步提升，清晰度已逼近于官方训练所采用的数据集。我希望，这个项目能为影视工作者、广告工作者和游戏工作者们助力，同时为普通爱好者们赋能。
注意，黄种人脸生成器、网红脸生成器和萌娃脸生成器这三款新版生成器已免费开源供大家玩耍，而明星脸生成器与超模脸生成器属于商用模型，有购买需求的客户请联系邮件[email protected]或QQ：312863063获取。
此项目模型的版权拥有者为：www.seeprettyface.com 。
纯随机生成(无筛选)的一万张生成图片数据集：https://pan.baidu.com/s/1AqlNlTY0-tbEORPuKLdkqg 提取码：c7v9
纯随机生成(无筛选)的一万张生成图片数据集：https://pan.baidu.com/s/1LabQMFLsKkYK3hLgRCQ-0A 提取码：p43h
纯随机生成(无筛选)的一万张生成图片数据集：https://pan.baidu.com/s/1AT4q1JkMvAxWrHMs4Af1wg 提取码：vxf4
纯随机生成(无筛选)的一万张生成图片数据集：https://pan.baidu.com/s/1CQYQFiIdXxCSjJwSUo_tvw 提取码：4bd0
纯随机生成(无筛选)的一万张生成图片数据集：https://pan.baidu.com/s/1uC5fQ4UTALA1uU36Cgnnnw 提取码：rqvq
· Both Linux and Windows are supported. Linux is recommended for performance and compatibility reasons.
· 64-bit Python 3.6 installation. We recommend Anaconda3 with numpy 1.14.3 or newer.
· TensorFlow 1.14 or 1.15 with GPU support. The code does not support TensorFlow 2.0.
· On Windows, you need to use TensorFlow 1.14 — TensorFlow 1.15 will not work.
· One or more high-end NVIDIA GPUs, NVIDIA drivers, CUDA 10.0 toolkit and cuDNN 7.5. To reproduce the results reported in the paper, you need an NVIDIA GPU with at least 16 GB of DRAM.
· Docker users: use the provided Dockerfile to build an image with the required library dependencies.
- On Windows, the compilation requires Microsoft Visual Studio to be in PATH. We recommend installing Visual Studio Community Edition and adding into PATH using "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvars64.bat".
我的测试环境配置为：Win10,1050Ti,CUDA 10.0,CuDNN 7.6.5,tensorflow-gpu 1.14.0，VS2017可完美运行。
在安装VS2017/VS2019时一定要将‘使用C++的桌面开发’选上（如下图所示）
装好之后进入C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio/2019/Community/VC/Tools/MSVC/ 目录下会有一个版本号的文件夹，将版本替换为dnnlib/tflib/custom_ops.py 29行的对应版本号（那是我安装的版本），如下图所示。
1.在networks文件夹中按照txt地址下载对应模型，放在该位置
2.在main.py中选择对应的模型和生成数量，并运行main.py
基于StyleGAN2的属性编辑器(edit_photo.py)包含了与旧版属性编辑器基本相同的内容，含有21种可调整的方向，可实现简单的人脸属性编辑。此属性编辑器适用于此项目的所有生成器以及官方生成器。
下述样例均采用黄种人脸生成器。
推荐Few Shot Vid-to-vid（点此跳转）方法（效果如下图所示）。
了解技术原理 & 获取训练集：点此进入
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