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深度学习-2: 基于生成对抗网络(PFA-GAN)的渐进式面部老化模型框架

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简介：
本研究提出一种基于生成对抗网络（PFA-GAN）的渐进式面部老化模型，用于模拟人脸随时间推移而产生的自然老化过程。 该存储库提供了条件生成对抗网络的官方开源代码用于面部抗老化处理，由宗宗望、罗维新和高三位作者创建，并在tensorflow中实现。请按照以下步骤运行代码。 1. 安装 安装Python 3所需的程序包依赖项（如下列出）： - tensorflow-gpu==1.4.1 - scipy==1.0.0 - opencv-python==3.3.0.10 - numpy==1.11.0 - Pillow==5.1.0 使用pip命令安装这些依赖项：`pip install -r requirements.txt` 2. 其他库 需要以下其他库： - CUDA 8.0 - Cudnn 6.0 3. 下载数据集 我们采用跨年龄名人数据集进行训练和评估。经过面部检测、对齐及中心裁剪后，图像被分为五个年龄段：11-20岁、21-30岁、31岁以上。

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  • 深度学习-2: 基于生成对抗网络(PFA-GAN)的渐进式面部老化模型框架
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