# face_adjust_homework

**Repository Path**: gzyggg/face_adjust_homework

## Basic Information

- **Project Name**: face_adjust_homework
- **Description**: 使用style_GAN调节图像属性
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 110
- **Created**: 2025-12-23
- **Last Updated**: 2025-12-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

StyleGAN 人脸属性编辑工具
项目介绍
本工具基于预训练的 StyleGAN 模型，实现人脸的年龄和微笑属性交互式调节，通过 Gradio 提供简洁的 Web 界面，支持本地快速部署和使用。
环境准备
依赖版本要求
Python 3.8+
PyTorch 1.12+（建议安装对应 CUDA 版本以支持 GPU 加速）
Gradio 4.0+（避免版本兼容问题）
NumPy 1.21+
安装依赖
在项目根目录下执行以下命令安装依赖：
bash
运行
pip install numpy torch gradio
也可创建requirements.txt文件后批量安装：
txt
# requirements.txt内容
numpy>=1.21.0
torch>=1.12.0
gradio>=4.0.0
bash
运行
pip install -r requirements.txt
目录结构
请确保项目目录结构如下（缺失文件需自行补充）：
plaintext
face_adjust_homework/
├── model/
│   └── stylegan-1024px-new.model  # StyleGAN预训练模型权重
├── inference/
│   ├── yong_woman_plane_face.npy  # 基础人脸潜在码（512维）
│   └── yong_woman_plane_face.png  # 参考人脸示例图
├── latent_directions/
│   ├── age.npy                    # 年龄属性方向向量（512维）
│   └── smile.npy                  # 微笑属性方向向量（512维）
├── model.py                       # StyledGenerator模型定义
└── app.py                         # 主程序（Gradio界面+核心逻辑）
使用步骤
准备资源文件确保model/、inference/、latent_directions/目录下的文件完整（模型、潜在码、属性向量需匹配）。
运行程序在项目根目录执行：
bash
运行
python app.py
访问界面程序启动后，在浏览器中输入以下地址：
plaintext
http://127.0.0.1:7860
功能说明
参考图片：左侧显示基础人脸示例图；
年龄调节（Age）：滑块负值→人脸更年轻，正值→人脸更年长；
微笑调节（Smile）：滑块负值→人脸更严肃，正值→人脸更微笑；
生成：点击界面示例或调节滑块后，自动生成调节后的人脸并显示在右侧。
常见问题：
网址打不开
检查端口7860是否被占用，可修改app.py中CONFIG["server_port"]为其他端口（如 7861）；
确保启动日志中显示的地址是http://127.0.0.1:7860，而非0.0.0.0。
生成图颜色 / 形态异常
检查age.npy/smile.npy是否为 512 维向量；
调节滑块时建议控制在±0.05以内，避免过度调节；
若 CPU 运行，可将CONFIG["image_size"]改为 512 以提升稳定性。
模型加载失败
检查model/stylegan-1024px-new.model路径是否正确；
确保模型权重包含g_running或g_ema键（兼容常见 StyleGAN 权重格式）。
注意事项:
GPU 加速：若设备支持 CUDA，PyTorch 会自动使用 GPU，生成速度更快；
资源兼容性：基础潜在码、属性向量需与 StyleGAN 模型的潜在码维度（512 维）一致；
错误排查：运行中出现的问题会记录在error_log.txt中，可通过该文件定位原因。
专业：智能科学与技术
班级：2
学号：202352320202