attgan_celeba

attgan_celeba

模型名称	attgan_celeba
类别	图像 - 图像生成
网络	AttGAN
数据集	Celeba
是否支持Fine-tuning	否
模型大小	167MB
最新更新日期	2021-02-26
数据指标	-

一、模型基本信息

• 应用效果展示

  • 样例结果示例：

    
    图1. AttGAN的效果图(图片属性分别为：original image, Bald, Bangs, Black_Hair, Blond_Hair, Brown_Hair, Bushy_Eyebrows, Eyeglasses, Gender, Mouth_Slightly_Open, Mustache, No_Beard, Pale_Skin, Aged)
    

• 模型介绍

  • AttGAN 是一种生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)，它利用分类损失和重构损失来保证改变特定的属性。该 PaddleHub Module 使用 Celeba 数据集训练完成，目前支持 "Bald", "Bangs", "Black_Hair", "Blond_Hair", "Brown_Hair", "Bushy_Eyebrows", "Eyeglasses", "Gender", "Mouth_Slightly_Open", "Mustache", "No_Beard", "Pale_Skin", "Aged" 这十三种人脸属性转换。

二、安装

• 1、环境依赖

  • paddlepaddle >= 1.5.2

  • paddlehub >= 1.0.0 | 如何安装paddlehub

• 2、安装

  • $ hub install attgan_celeba==1.0.0

  • 如您安装时遇到问题，可参考：零基础windows安装 | 零基础Linux安装 | 零基础MacOS安装

三、模型API预测

• 1、命令行预测

  • $ hub run attgan_celeba --image "/PATH/TO/IMAGE" --style "target_attribute" 

  • 参数

    • image ：指定图片路径。

    • style 指定拟转换的属性，可选择 "Bald", "Bangs", "Black_Hair", "Blond_Hair", "Brown_Hair", "Bushy_Eyebrows", "Eyeglasses", "Gender", "Mouth_Slightly_Open", "Mustache", "No_Beard", "Pale_Skin", "Aged" 中的一种。

• 2、预测代码示例

  • import paddlehub as hub
    
    attgan = hub.Module(name="attgan_celeba")
    
    test_img_path = ["/PATH/TO/IMAGE"]
    trans_attr = ["Bangs"]
    
    # set input dict
    input_dict = {"image": test_img_path, "style": trans_attr}
    
    # execute predict and print the result
    results = attgan.generate(data=input_dict)
    print(results)

• 3、API

  • def generate(data)

    • 风格转换API，用于图像生成。

    • 参数

      • data： dict 类型，有以下字段
        • image (list[str])： list中每个元素为待转换的图片路径。
        • style (list[str])： list中每个元素为字符串，填写待转换的人脸属性。

    • 返回

      • res (list[str]): 提示生成图片的保存路径。

四、更新历史

• 1.0.0

  初始发布