生成数字孪生画像的深度学习工具链

大家好,又见面了,我是 GitHub 精选君!

项目背景

随着现今数字生活的深化,我们的需求也在随之改变。让我们想象一个场景,你希望在数字世界中拥有一个属于你自己的“数字孪生”,它可以帮助你模拟真实世界中的各种场景,如试穿新出的服装款式,试用各种样式的美颜效果,甚至生成属于你的个性画像。然而,要实现这样一款工具,我们需要解决很多复杂的技术问题,包括但不限于面部模型的高精度生成、风格的精确控制、生成图片的高分辨率保持等。

今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 modelscope/facechain,该项目在 GitHub 有超过 6.8k Star,用一句话介绍该项目就是:“FaceChain is a deep-learning toolchain for generating your Digital-Twin.”。

项目介绍

FaceChain 是一个深度学习工具链,适用于生成您自己的数字孪生。只需提供至少 1 张肖像照片,就能创建你自己的数字孪生,并开始在不同的设置中生成个人肖像(现在支持多种风格!)。你可以通过 FaceChain 的 Python 脚本或者熟悉的 Gradio 界面,甚至是 WebUI 进行训练你的数字孪生模型并生成照片。

FaceChain 的优点不仅在于高精生成,凭借支持的自定义提示,让生成的孪生肖像更富个性化,更可以表达真实你的风格和想法。此外,FaceChain 的颜值修饰效果也丰富多样,更是人们尝试美化自己数字孪生肖像的好工具。

如何使用

根据官方安装文档,初学者最推荐使用 ModelScope 笔记本,步骤十分简洁明了,只需打开你自己的 notebook, 在其中安装必要的运行库后,即可启动并运行 FaceChain。而如果你对 Docker 更熟悉,你也可以选择 Docker 镜像安装,并开始使用。软件环境兼容 Python 3.8 和 3.10,Pytorch 2.0.0 和 2.0.1,CUDA 11.7 以及 CUDNN 8.0,确保了大多数用户都能方便地运行 FaceChain。同时也可以直接通过 StableDifffusion WebUI 进行使用。

项目推介

FaceChain 项目仅 2023 年他们就陆续增加了一系列新的风格模型,开发了面部训练模块,增加了体验 FaceChain 的 Colab notebook,并且添加了虚拟试穿模块。此外, 他还赢得了 BenchCouncil Open100 年度排名以及 AIGC 应用工具最有价值商业奖。这些资料都充分展示了 FaceChain 的高开发活跃度以及广大用户的认可度。

以下是该项目 Star 趋势图(代表项目的活跃程度):

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址:https://github.com/modelscope/facechain

开源项目作者:modelscope

以下是参与项目建设的所有成员:

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Written on December 22, 2023