前言

要問當前人臉圖像領域最火的技術是什么？當然是假人臉的偽造生成與各種人臉屬性編輯，下面這些圖都是生成的人臉圖，是不是足夠以假亂真？反正通過肉眼我是看不出真假的。

另一方面，這幾年里人臉屬性編輯的技術發展非常的快，實現了諸如換臉，表情生成，年齡仿真等酷炫的應用。當下在許多產品中都有相關功能體驗，比如抖音快手中的變老變小孩特效，FaceAPP中的表情仿真，還有前幾年火爆的換臉應用。

實現以上人臉屬性編輯的算法當然不是唯一的，各有各的優缺點，但是如果將高清人臉生成+編輯一起來看，都離不開一項核心技術，那就是StyleGAN。

在圖像生成領域，StyleGAN是最強大的一個生成架構，可以生成1024分辨率的高精度人臉圖像，是圖像生成GAN框架中必須掌握的模型，并且已經演化到了v3版本，下圖展示了StyleGAN v1的架構，上面的那些假臉就是StyleGAN生成的。

為了讓大家真正掌握好StyleGAN框架，我們開設了StyleGAN v1框架原理與案例實戰+基于StyleGAN的人臉屬性編輯算法理論與實戰課程，總計超過5個小時，下面來簡單回顧一下。

StyleGAN人臉生成

基于StyleGAN的人臉圖像生成課程經過剪輯后的總時長約為160分鐘，課程定價為99元，各部分課程內容與時長如下：

第1部分：StyleGAN v1原理詳解，包括StyleGAN v1原理，訓練工程技巧，評估方法的詳細解讀，以及StyleGAN v1的實驗結果分析，本部分內容可以免費收聽。

第2部分：基于pytorch的StyleGAN v1模型代碼詳解，包括生成器與判別器架構。

第3部分：使用預訓練的StyleGAN v1模型進行圖像生成測試，對不同的工程技巧進行比較，如均值風格向量，隨機噪聲，樣式混合。

下面展示了一些生成圖片：

課程的訂閱地址如下：

StyleGAN人臉屬性編輯

StyleGAN人臉屬性編輯課程經過剪輯后的總時長約為170分鐘，課程定價為199元，各部分課程內容與時長如下：

下圖是已有課程的大綱腦圖：

第1部分：StyleGAN人臉屬性編輯原理詳解，包括StyleGAN v1人臉屬性編輯中的兩個關鍵問題，人臉特征向量重建，基于特征向量的單人臉與多人臉屬性編輯原理，本部分內容可以免費收聽。

第2部分：課程簡介，簡單說明本次課程的內容以及需要預習的知識。

第3部分：人臉（特征）屬性向量重建，詳細講解人臉重建的源代碼，并比較與分析不同方法與參數的實驗結果。

第4部分：使用人臉特征碼進行人臉的樣式混合與插值，將不同人臉的屬性進行編輯。

第5部分：人臉方向向量生成，通過大量圖片獲取人臉特定屬性的方向向量，為后續的人臉表情、年齡、性別編輯做準備。

第6部分：基于人臉生成與屬性識別模型獲得的方向向量，進行人臉表情、年齡、性別編輯。

第7部分：人臉表情添加與去除，本部分內容可以非常自然地拓展到年齡與性別編輯。

課程試聽以及訂閱，后續內容的更新，請掃碼下面的海報，查看詳細目錄：

課程講師信息

本課程講師為言有三，講師簡介如下：

龍鵬，筆名言有三，技術社區《有三AI》創始人。先后就讀于華中科技大學(2008-2012)，中國科學院半導體研究所神經網絡實驗室(2012-2015)，先后就職于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5)，陌陌科技深度學習實驗室(2017.5-2019.3)，深度學習算法專家，阿里云MVP，華為云MVP。

擁有超過7年的計算機視覺從業經驗，擁有豐富的傳統圖像算法和深度學習計算機視覺項目經驗，著有書籍《深度學習之圖像識別：核心技術與案例實戰》(機械工業出版社2019.4)，《深度學習之模型設計：核心算法與案例實踐》(電子工業出版社2020.6)，《深度學習之人臉圖像處理：核心算法與案例實戰》(機械工業出版社2020.7)，《深度學習之攝影圖像處理：核心算法與案例精粹》(人民郵電出版社2021.4)，擁有10余項發明技術專利與學術論文。

擅長領域：Caffe，Tensorflow，Pytorch等主流深度學習平臺。神經網絡與深度學習理論，深度學習模型設計與優化，計算機視覺的基礎領域，AI美學，2D與3D人臉算法，生成對抗網絡GAN等領域。

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【CV秋季劃】生成對抗網絡GAN有哪些研究和應用，如何循序漸進地學習好？

【CV秋季劃】人臉算法那么多，如何循序漸進地學習好？

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【视频课】StyleGAN人脸生成与年龄表情编辑：原理与实践的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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