Stable-Makeup

什么是"Stable-Makeup"？

Stable-Makeup是一个基于PyTorch实现的化妆风格迁移模型，能够将真实世界的化妆风格稳定地迁移至其他图像。该模型采用了基于扩散模型的方法，能够成功地将各种不同程度的真实化妆风格，从轻妆到浓妆，稳定地迁移至目标图像。

1. 基于扩散模型的化妆风格迁移
2. 使用D-P化妆编码器对化妆图像进行编码
3. 利用内容和结构编码器对源图像和面部结构图像进行编码
4. 通过化妆交叉注意力层对源图像和化妆图像进行面部区域对齐
5. 维护源图像的内容和结构，实现内容和结构的解耦训练

1. 能够稳定地迁移真实世界的各种化妆风格
2. 通过随机丢弃输入，提高语义对齐效果
3. 提供了预训练模型，方便用户直接使用
4. 支持自定义数据集和数据加载器，提高灵活性
5. 提供了简单的Gradio演示，方便用户更灵活地使用模型

1. 化妆风格迁移应用
2. 美妆行业应用
3. 艺术创作和设计应用

用户可以通过下载预训练模型并按照提供的数据准备方法进行训练，也可以直接使用提供的推理代码进行化妆风格迁移。此外，还可以通过提供的Gradio演示进行更灵活的使用。

暂无常见问题。

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