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AI数字人系统HairFastGan：一种虚拟发型试戴框架，能够实现接近实时的发型转移
HairFastGAN 是什么？
HairFastGAN 是一种虚拟发型试戴框架，能够在高分辨率下实现接近实时的发型转移。它通过在 StyleGAN 的 FS 隐空间中操作，结合增强的修复方法和改进的编码器，解决了复杂姿态下的发型对齐、颜色转移和细节修复问题，特别是在复杂发型和姿态差异较大的场景更出色。
HairFastGAN 核心特点
高效性：与传统的基于优化过程的发型转移方法相比，HairFastGAN 采用编码器架构，在保证高分辨率输出的同时，能够实现接近实时的性能。在最复杂的发型形状和颜色转移场景中，该方法在 Nvidia V100 GPU 上的运行时间不到一秒。
高质量重建：HairFastGAN框架通过在 StyleGAN 的 FS 隐空间中操作、增强的修复方法以及改进的编码器，实现了更好的对齐、颜色转移和后处理，从而在随机发型转移和重建原始发型时表现出色。
姿态适应性：传统的发型转移方法在源姿态与目标姿态差异较大时表现不佳，而 HairFastGAN 通过考虑姿态信息，能够有效地处理这种差异。
HairFastGAN 方法
嵌入（Embedding）：将输入图像和参考图像嵌入到 StyleGAN 的 FS 隐空间中，同时获取分割掩码。
对齐（Alignment）：通过形状模块将参考图像中的发型形状转移到目标图像上。
混合（Blending）：通过编辑源图像的 S 空间，将参考图像中的发色转移到目标图像上。
后处理（Post-Processing）：恢复原始图像中丢失的细节，确保面部身份的保留和结果的真实性。
HairFastGAN 应用场景
美发行业：虚拟发型试戴，帮助客户快速预览不同发型效果，提升美发设计体验。
时尚与美妆：用于时尚杂志、广告设计，以及个人形象设计，快速生成多种发型方案。
娱乐与游戏：在游戏中定制角色发型，或在社交媒体中作为滤镜实时试用。
医疗康复：帮助植发患者预览术后效果，或为脱发患者提供心理康复辅助。
HairFastGAN使用方法
1. 安装依赖
首先，确保你的环境已安装 Python 和必要的依赖库。可以通过以下命令安装：
pip install torch torchvision pip install git+https://github.com/NVlabs/stylegan2-ada-pytorch.git
2. 克隆项目代码
从 GitHub 克隆 HairFastGAN 的代码：
git clone https://github.com/AIRI-Institute/HairFastGAN.git cd HairFastGAN
3. 下载预训练模型
从 Hugging Face 或项目提供的链接下载预训练模型文件，并将其放置到指定目录（如 models/）。
4. 准备输入图像
输入照片：需要一张包含人脸的高清照片。
参考照片：包含目标发型的参考照片。
确保输入照片和参考照片的分辨率和格式符合要求。
5. 运行代码
运行以下命令进行发型转移：
python run.py --input <input_image_path> --ref <reference_image_path> --model <model_path>
<input_image_path>：输入照片的路径。
<reference_image_path>：参考照片的路径。
<model_path>：预训练模型的路径。
6. 查看结果
运行完成后，生成的发型转移结果将保存到指定的输出目录（如 output/）。
相关链接
GitHub 项目：https://github.com/AIRI-Institute/HairFastGAN
项目主页：https://airi-institute.github.io/HairFastGAN/
体验试用：https://huggingface.co/spaces/AIRI-Institute/HairFastGAN
Hugging Face 模型：https://huggingface.co/AIRI-Institute/HairFastGAN
论文：https://arxiv.org/abs/2404.01094
