BeautyGAN

论文名称：BeautyGAN: Instance-level Facial Makeup Transfer with Deep Generative Adversarial Network，2018年的ACM MM
官方网站：http://liusi-group.com/projects/BeautyGAN
实现功能：输入两张人脸图片，一张无妆，一张有妆，模型输出换妆之后的结果，即一张上妆图和一张卸妆图

采用了经典的图像翻译结构：

论文中的上妆结果看起来很nice～

作者也很nice地给出了自建的数据集，包括1116张无妆图、2720张有妆图，在官方网站提供了下载链接

唯一不nice的是，没有开源代码，也没有提供训练好的模型

自己动手

看了论文中的效果，正好数据集也可以下载，感觉挺有意思，当然要手动复现一下啦

复现结果如下，看起来还阔以～

默认对imgs/no_makeup/xfsy_0068.png进行上妆

python main.py

如果需要对其他人脸图片上妆，传入图片路径即可，推荐使用大小合适的正脸图片

python main.py --no_makeup xxx.xxx

自取玩耍，欢迎star～