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開(kāi)源AI應(yīng)用平臺(tái)HairFastGan：一種虛擬發(fā)型試戴框架，能夠?qū)崿F(xiàn)接近實(shí)時(shí)的發(fā)型轉(zhuǎn)移
HairFastGAN 是什么？
HairFastGAN 是一種虛擬發(fā)型試戴框架，能夠在高分辨率下實(shí)現(xiàn)接近實(shí)時(shí)的發(fā)型轉(zhuǎn)移。它通過(guò)在 StyleGAN 的 FS 隱空間中操作，結(jié)合增強(qiáng)的修復(fù)方法和改進(jìn)的編碼器，解決了復(fù)雜姿態(tài)下的發(fā)型對(duì)齊、顏色轉(zhuǎn)移和細(xì)節(jié)修復(fù)問(wèn)題，特別是在復(fù)雜發(fā)型和姿態(tài)差異較大的場(chǎng)景更出色。
HairFastGAN 核心特點(diǎn)
高效性：與傳統(tǒng)的基于優(yōu)化過(guò)程的發(fā)型轉(zhuǎn)移方法相比，HairFastGAN 采用編碼器架構(gòu)，在保證高分辨率輸出的同時(shí)，能夠?qū)崿F(xiàn)接近實(shí)時(shí)的性能。在最復(fù)雜的發(fā)型形狀和顏色轉(zhuǎn)移場(chǎng)景中，該方法在 Nvidia V100 GPU 上的運(yùn)行時(shí)間不到一秒。
高質(zhì)量重建：HairFastGAN框架通過(guò)在 StyleGAN 的 FS 隱空間中操作、增強(qiáng)的修復(fù)方法以及改進(jìn)的編碼器，實(shí)現(xiàn)了更好的對(duì)齊、顏色轉(zhuǎn)移和后處理，從而在隨機(jī)發(fā)型轉(zhuǎn)移和重建原始發(fā)型時(shí)表現(xiàn)出色。
姿態(tài)適應(yīng)性：傳統(tǒng)的發(fā)型轉(zhuǎn)移方法在源姿態(tài)與目標(biāo)姿態(tài)差異較大時(shí)表現(xiàn)不佳，而 HairFastGAN 通過(guò)考慮姿態(tài)信息，能夠有效地處理這種差異。
HairFastGAN 方法
嵌入（Embedding）：將輸入圖像和參考圖像嵌入到 StyleGAN 的 FS 隱空間中，同時(shí)獲取分割掩碼。
對(duì)齊（Alignment）：通過(guò)形狀模塊將參考圖像中的發(fā)型形狀轉(zhuǎn)移到目標(biāo)圖像上。
混合（Blending）：通過(guò)編輯源圖像的 S 空間，將參考圖像中的發(fā)色轉(zhuǎn)移到目標(biāo)圖像上。
后處理（Post-Processing）：恢復(fù)原始圖像中丟失的細(xì)節(jié)，確保面部身份的保留和結(jié)果的真實(shí)性。
HairFastGAN 應(yīng)用場(chǎng)景
美發(fā)行業(yè)：虛擬發(fā)型試戴，幫助客戶快速預(yù)覽不同發(fā)型效果，提升美發(fā)設(shè)計(jì)體驗(yàn)。
時(shí)尚與美妝：用于時(shí)尚雜志、廣告設(shè)計(jì)，以及個(gè)人形象設(shè)計(jì)，快速生成多種發(fā)型方案。
娛樂(lè)與游戲：在游戲中定制角色發(fā)型，或在社交媒體中作為濾鏡實(shí)時(shí)試用。
醫(yī)療康復(fù)：幫助植發(fā)患者預(yù)覽術(shù)后效果，或?yàn)槊摪l(fā)患者提供心理康復(fù)輔助。
HairFastGAN使用方法
1. 安裝依賴
首先，確保你的環(huán)境已安裝 Python 和必要的依賴庫(kù)?？梢酝ㄟ^(guò)以下命令安裝：
pip install torch torchvision pip install git+https://github.com/NVlabs/stylegan2-ada-pytorch.git
2. 克隆項(xiàng)目代碼
從 GitHub 克隆 HairFastGAN 的代碼：
git clone https://github.com/AIRI-Institute/HairFastGAN.git cd HairFastGAN
3. 下載預(yù)訓(xùn)練模型
從 Hugging Face 或項(xiàng)目提供的鏈接下載預(yù)訓(xùn)練模型文件，并將其放置到指定目錄（如 models/）。
4. 準(zhǔn)備輸入圖像
輸入照片：需要一張包含人臉的高清照片。
參考照片：包含目標(biāo)發(fā)型的參考照片。
確保輸入照片和參考照片的分辨率和格式符合要求。
5. 運(yùn)行代碼
運(yùn)行以下命令進(jìn)行發(fā)型轉(zhuǎn)移：
python run.py --input <input_image_path> --ref <reference_image_path> --model <model_path>
<input_image_path>：輸入照片的路徑。
<reference_image_path>：參考照片的路徑。
<model_path>：預(yù)訓(xùn)練模型的路徑。
6. 查看結(jié)果
運(yùn)行完成后，生成的發(fā)型轉(zhuǎn)移結(jié)果將保存到指定的輸出目錄（如 output/）。
相關(guān)鏈接
GitHub 項(xiàng)目：https://github.com/AIRI-Institute/HairFastGAN
項(xiàng)目主頁(yè)：https://airi-institute.github.io/HairFastGAN/
體驗(yàn)試用：https://huggingface.co/spaces/AIRI-Institute/HairFastGAN
Hugging Face 模型：https://huggingface.co/AIRI-Institute/HairFastGAN
論文：https://arxiv.org/abs/2404.01094
