HRFAE:纸质高分辨率面部年龄编辑的正式实施 源码

HRFAE:高分辨率面部年龄编辑 纸质正式实施。 依存关系 Python 3.7 火炬1.1 脾气暴躁的 Opencv的 TensorboardX Tensorboard_logger 您还可以通过运行以下命令为此仓库创建一个新环境 conda env create -f env.yml 加载并测试预训练的网络 您可以通过运行以下命令下载预训练的模型: cd ./logs/001 ./download.sh 将测试图像上传到文件夹/test/input然后运行测试文件。输出图像将保存在/test/output文件夹中。您可以使用--target_age更改所需的目标年龄。 python test.py --config 001 --target_age 65 训练新模型 预先训练的年龄分类器 为了获得年龄信息,我们使用在数据集预先训练的年龄分类器。我们使用从Rothe等人的论文中发布