【源码】基于Python和PyTorch框架的面部图像编辑系统

项目简介

本项目借助Python和PyTorch框架，构建了一个面部图像编辑系统。其核心目标是实现可控的面部图像编辑，通过分离身份和属性达成面部图像的编辑与生成。利用StyleGAN2生成对抗网络生成面部图像，结合预训练模型进行面部特征的提取与编辑，同时借助Python脚本和Web服务器实现面部图像的上传、编辑和下载功能。

项目的主要特性和功能

1. 面部图像生成与编辑：运用StyleGAN2生成对抗网络生成面部图像，通过预训练模型提取和编辑面部特征，用户能上传自身面部图像并编辑表情、发型等特征。
2. 可控的面部图像编辑：分离面部图像的身份和属性，用户可选择保留原始身份改变面部属性，或保留原始属性改变面部身份。
3. Web服务器实现：采用Flask框架搭建Web服务器，用户通过Web界面上传、编辑并下载面部图像。
4. 模型加载与预处理：加载预训练模型，实现数据预处理流程，如调整图像大小、归一化等，以适配模型输入要求。
5. 图像处理和可视化：包含图像处理和可视化工具，展示编辑后的面部图像，支持用户下载。

安装使用步骤

1. 环境准备
   • 确保安装Python 3.x。
   • 执行命令pip install torch torchvision flask安装PyTorch和相关依赖库。
2. 下载预训练模型
   • 从Google Drive下载预训练模型权重文件，放置于项目根目录下的checkpoints文件夹。
3. 配置环境
   • 执行conda env create -f environment.yml，使用environment.yml文件创建conda环境。
4. 生成数据集
   • 运行Utils/data_creator.py生成训练和测试数据集。
5. 训练模型
   • 运行train.py进行模型训练，可通过Configs/文件夹中的配置文件调整训练参数。
6. 运行Web服务器
   • 进入Web_Demo文件夹，执行python app.py启动Flask Web服务器。
   • 打开浏览器访问http://127.0.0.1:5000，使用Web界面进行面部图像编辑。
7. 推理与结果查看
   • 使用Inference.py进行推理，生成编辑后的面部图像。
   • 结果图像将保存在指定目录，可通过Web界面查看和下载。

下载地址

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