项目简介
DualStyleGAN提供了一种自然的风格转移方式，它分别用一种内在的风格路径和一种新的外在的风格路径来刻画肖像的内容和风格。精心设计的外部样式路径使我们的模型能够分层地调节颜色和复杂的结构样式，以精确地模仿样式示例。此外，引入了一种新的渐进微调方案，即使对网络结构进行了上述修改，也能将模型的生成空间平滑地转换到目标域。实验证明了DualStyleGAN在高质量的肖像风格转移和灵活的风格控制方面优于最先进的方法。
实现效果如下：
给定一张真人图片A：
再给一张图片B，就是要变换的风格：
算法会将图片A根据图片B的风格进行风格迁移，生成图片C：
可以看到，效果还是很不错的。这样我们就可以根据自己喜欢的动漫角色，对自己的肖像进行风格迁移了。
更多的算法效果示例
下面图片中，第一列原始图像，第二列参考的风格，第三列算法生成的效果图。
应用场景
这个算法可以应用到一些有头像需求的场景，提供用户一些可选的漫画风格，生成自己喜欢的肖像。
环境部署
想本地测试的小伙伴也可以在本地部署，官方提供了 Conda 的环境，在项目地址下载项目源码后，使用conda直接创建一个虚拟环境即可。
conda env create -f ./environment/dualstylegan_env.yaml
更加详细的内容，各位小伙伴直接查看项目文档。
更多更风格图片展示~
项目地址：https://github.com/williamyang1991/DualStyleGAN
