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简介
SHMT是一种自监督的层次化化妆迁移技术，通过潜在扩散模型实现。该技术能够在不需要显式标注的情况下，将一种面部妆容自然地迁移到另一种面部上。其主要优点在于能够处理复杂的面部特征和表情变化，提供高质量的迁移效果。该技术在NeurIPS 2024上被接受，展示了其在图像处理领域的创新性和实用性。
截图
产品特色
自监督学习：无需标注数据即可进行训练
层次化迁移：支持从基础到复杂的妆容迁移
高质量输出：生成的妆容自然、逼真
多模态输入支持：结合图像、分割图和深度图进行迁移
灵活的模型配置：支持不同层次的模型配置以适应不同的应用场景
预训练模型可用：提供预训练模型以快速进行迁移任务
易于扩展：可与其他图像处理技术结合使用
使用教程
下载并安装Python环境和必要的依赖库
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从GitHub克隆SHMT项目代码
下载预训练模型并放置在指定的目录中
根据需要修改配置文件中的参数
运行迁移脚本，指定源图像和参考图像的路径
查看生成的迁移结果并进行后续处理
流量来源
| 直接访问 | 51.61% | 外链引荐 | 33.46% | 邮件 | 0.04% |
| 自然搜索 | 12.58% | 社交媒体 | 2.19% | 展示广告 | 0.11% |
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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