DCT-Net(Discrete Cosine Transform Network)是一种用于人脸肖像风格化转换的深度学习模型。它结合了GAN(生成对抗网络)和U-Net结构,能够将人脸图像转换为多种风格,如动漫、3D、手绘、素描和艺术风格。
https://github.com/menyifang/DCT-Net
技术原理
GAN网络:DCT-Net利用GAN网络生成高质量的风格化图像。生成器根据输入的人脸图像和指定的风格类型生成对应的转换图像,判别器则判断生成的图像是否真实且符合指定风格。
U-Net结构:U-Net结构用于学习人脸图像与转换风格之间的映射关系,确保转换后的图像既符合指定风格,又保留原图的细节。
同步几何扩展与仿射变换:通过仿射变换(如缩放、旋转、平移等),确保纹理传输网络在输入和输出之间保持同步,从而提升转换的准确性和稳定性。
应用场景
娱乐产业:在影视制作和动漫创作中,将真实人脸转换为各种艺术风格。
社交媒体:用户可以将自己的照片转换为不同风格,增加分享的乐趣。
虚拟现实与增强现实:在VR/AR应用中,实时转换用户的人脸图像,提供沉浸式体验。
安全与隐私保护:将人脸图像转换为模糊或抽象风格,保护用户隐私。
DCT-Net-N 20240927增强版+DCT-Net-N卡,整合包云盘下载
https://www.123pan.com/s/Xs6uVv-dmr1h