StyleGAN 调整面部表情，让虚拟人脸更生动

defmain():
# 在这儿选择生成器tflib.init_tf()
withopen('networks/generator_star-stylegan2-config-f.pkl', "rb") asf:
generator_network, discriminator_network, Gs_network=pickle.load(f)
# 这是一些配置参数，不要动它w_avg=Gs_network.get_var('dlatent_avg')
noise_vars= [varforname, varinGs_network.components.synthesis.vars.items() ifname.startswith('noise')]
Gs_syn_kwargs=dnnlib.EasyDict()
Gs_syn_kwargs.output_transform=dict(func=tflib.convert_images_to_uint8, nchw_to_nhwc=True)
Gs_syn_kwargs.randomize_noise=FalseGs_syn_kwargs.minibatch_size=1truncation_psi=0.5# 在这儿选择人物的潜码，注意要与生成器相匹配。潜码来自生成目录下有个generate_codes文件夹里的txt文件。face_latent=read_feature('results/generate_codes/0008.txt')
z=np.stack(face_latentfor_inrange(1))
tflib.set_vars({var: np.random.randn(*var.shape.as_list()) forvarinnoise_vars})  # [height, width]w=Gs_network.components.mapping.run(z, None)
w=w_avg+ (w-w_avg) *truncation_psi# 在这儿选择调整的方向，共有21种调整方式，它们的名称与分别对应的功能如下所示。'''        age.npy - 调整年龄        angle_horizontal.npy - 在左右方向上调整人脸角度        angle_vertical.npy - 在上下方向上调整人脸角度        beauty.npy - 调整颜值        emotion_angry.npy - 调整此项可增添/减弱一些生气的情绪（调整步幅建议缩小）        emotion_disgust.npy - 调整此项可增添/减弱一些厌恶的情绪（调整步幅建议缩小）        emotion_easy.npy - 调整此项可增添/减弱一些平静的情绪（调整步幅建议缩小）        emotion_fear.npy - 调整此项可增添/减弱一些害怕的情绪（调整步幅建议缩小）        emotion_happy.npy - 调整此项可增添/减弱一些开心的情绪（调整步幅建议缩小）        emotion_sad.npy - 调整此项可增添/减弱一些伤心的情绪（调整步幅建议缩小）        emotion_surprise.npy - 调整此项可增添/减弱一些惊讶的情绪（调整步幅建议缩小）        eyes_open.npy - 调整眼睛的闭合程度        face_shape.npy - 调整脸型        gender.npy - 调整性别        glasses.npy - 调整是否戴眼镜        height.npy - 调整脸的高度        race_black.npy - 调整此项可接近/远离向黑种人变化        race_white.npy - 调整此项可接近/远离向白种人变化        race_yellow.npy - 调整此项可接近/远离向黄种人变化        smile.npy - 调整笑容        width.npy - 调整脸的宽度    '''direction_file='age.npy'# 从上面的编辑向量中选择一个# 在这儿选择调整的大小，向量里面的值表示调整幅度，可以自行编辑，对于每个值都会生成一张图片并保存。coeffs= [-15., -12., -9., -6., -3., 0., 3., 6., 9., 12.]
# 开始调整并保存图片move_latent_and_save(w, direction_file, coeffs, Gs_network, Gs_syn_kwargs)