Stable-Makeup

Stable-Makeup官网

Stable-Makeup是一个基于PyTorch实现的妆容迁移模型，能够稳定地将不同风格的真实世界妆容应用到人脸图像上。

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Stable-Makeup简介

Pytorch Implementation of "Stable-Makeup: When Real-World Makeup Transfer Meets Diffusion Model" – Xiaojiu-z/Stable-Makeup

什么是”Stable-Makeup”？

Stable-Makeup是一个基于PyTorch实现的妆容迁移模型，能够稳定地将不同风格的真实世界妆容应用到人脸图像上。

“Stable-Makeup”有哪些功能？

1. 妆容迁移：Stable-Makeup能够将源图像中的妆容与参考妆容图像进行迁移，实现不同妆容风格的转换。
2. 结构控制：通过面部结构控制图像，用户可以对妆容迁移过程中的面部结构进行精细调整。
3. 模型训练：用户可以使用Stable-Makeup进行模型训练，以适应不同的妆容迁移需求。

产品特点：

1. 稳定性：Stable-Makeup采用了基于扩散模型的妆容迁移方法，能够稳定地处理各种真实世界妆容风格。
2. 详细迁移：通过妆容交叉注意力层，Stable-Makeup可以精确地迁移源图像和参考妆容图像的面部区域，实现细致的妆容迁移。
3. 灵活性：用户可以根据自己的需求进行模型训练和调整，实现个性化的妆容迁移效果。

应用场景：

1. 化妆品广告：化妆品品牌可以使用Stable-Makeup将不同妆容风格应用到模特的面部图像上，展示产品的多样化效果。
2. 形象设计：个人形象设计师可以利用Stable-Makeup为客户展示不同妆容风格的效果，帮助客户选择适合的妆容风格。

“Stable-Makeup”如何使用？

用户可以通过下载Stable-Makeup的代码并设置环境，使用预训练模型进行妆容迁移，也可以进行模型训练以适应特定的妆容迁移需求。

常见问题：

暂无常见问题。

Stable-Makeup官网入口网址

https://github.com/Xiaojiu-z/Stable-Makeup

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