Flickr-Faces-HQ-Wrinkle-Datensatz (FFHQ-Wrinkle)

Teaserbild

FFHQ-Wrinkle ist eine Erweiterung des FFHQ-Datensatzes (Flickr-Faces-HQ), die speziell für die Aufnahme zusätzlicher Funktionen im Zusammenhang mit Gesichtsfalten entwickelt wurde. Dieser Datensatz soll Forschung und Entwicklung in den Bereichen Gesichtserkennung, Alterungssimulation und anderen verwandten Bereichen unterstützen.

Wenn Sie diesen Datensatz für Ihre Forschung verwenden, zitieren Sie bitte unseren Artikel:

Zu aktualisieren

Der erste öffentliche Datensatz zu Gesichtsfalten, „FFHQ-Wrinkle“, besteht aus Paaren von Gesichtsbildern und den entsprechenden Faltenmasken. Wir haben uns auf Faltenetiketten konzentriert und dabei den vorhandenen hochauflösenden Gesichtsbilddatensatz FFHQ (Flickr-Faces-HQ) verwendet, der 70.000 hochauflösende (1024 x 1024) Gesichtsbilder enthält, die unter verschiedenen Winkeln und Lichtbedingungen aufgenommen wurden. Der von uns bereitgestellte Datensatz besteht aus einem Satz manuell beschrifteter Faltenmasken (N=1.000) und einem Satz „schwacher“ Faltenmasken oder maskierten Texturkarten, die ohne menschliche Arbeit erstellt wurden (N=50.000). Wir haben 50.000 Bilder aus dem FFHQ-Datensatz ausgewählt, insbesondere die Bild-IDs 00000 bis 49999. Wir haben diese 50.000 Gesichtsbilder verwendet, um die schwach gekennzeichneten Falten zu erstellen, und daraus zufällig 1.000 Bilder ausgewählt, um die Ground-Truth-Falten zu erstellen.

Überblick

Alle Daten werden auf Google Drive gehostet:

Weg	Größe	Dateien	Format	Beschreibung
ffhq-Falten-Datensatz	6,95 GB			Hauptordner
├ manuelle Faltenmasken	2,8 MB	1.000	8-Bit-Graustufen-PNG (uint8)	Manuell kommentierte Faltenetiketten mit einer Auflösung von 1024 x 1024.
├ Anti-Falten-Masken	6,94 GB	50.000	8-Bit-Graustufen-PNG (uint8)	Automatisch generierte Etiketten für schwache Falten mit einer Auflösung von 1024 x 1024.
└ Gesichtsparsed-Labels	5,1 MB	1.000	Numpy-Array (npy)	Enthält gesichtsgeparste Beschriftungen zur Gesichtsextraktion.

Verwendung

Alle Skripte müssen im Stammordner des Repositorys (ffhq-folde-dataset) ausgeführt werden.

Download von Faltenetiketten

Um die Faltenetiketten, bestehend aus 1.000 manuellen Faltenmasken und 50.000 schwachen Faltenmasken, herunterzuladen, führen Sie bitte download_ffhq_wrinkle.sh aus. Dieses Skript lädt sowohl die manuellen Faltenmasken als auch die schwachen Faltenmasken in den angegebenen base_folder herunter.

bash download_ffhq_wrinkle.sh

Sie können den Standard-Download-Ordner festlegen, indem Sie die Variable base_folder in download_ffhq_wrinkle.sh ändern.

Darüber hinaus können Sie die Etiketten direkt über den bereitgestellten Google Drive-Link herunterladen.

Nach Befolgen der Anweisungen sieht die Ordnerstruktur wie folgt aus:

{base_folder}/
├── manual_wrinkle_masks/
│   ├── 00001.png
│   ├── 00011.png
│   ├── ...
│   └── 21035.png
└── weak_wrinkle_masks/
    ├── 00000/
    │   ├── 00000.png
    │   ├── 00001.png
    │   ├── ...
    │   └── 00999.png
    ├── 01000/
    │   ├── 01000.png
    │   ├── 01001.png
    │   ├── ...
    │   └── 01999.png
    ├── ...
    └── 49000/
        ├── 49000.png
        ├── 49001.png
        ├── ...
        └── 49999.png

Gesichtsbild herunterladen

Um die Original-FFHQ-Gesichtsbilder herunterzuladen, besuchen Sie bitte die FFHQ-Dataset-Website. Wir verwenden die Teilmenge „images1024x1024“ mit IDs von 00000 bis 49999 aus dem ursprünglichen FFHQ-Datensatz. Nachdem Sie die Bilder heruntergeladen haben, legen Sie sie im angegebenen base_folder ab.

Die Ordnerstruktur nach dem Herunterladen von Gesichtsbildern ist wie folgt:

{base_folder}/
├── images1024x1024/
│   ├── 00000/
│   │   ├── 00000.png
│   │   ├── 00001.png
│   │   ├── ...
│   │   └── 00999.png
│   ├── ...
│   └── 49000/
│       ├── 49000.png
│       ├── 49001.png
│       ├── ...
│       └── 49999.png
├── manual_wrinkle_masks/
│   ├── 00001.png
│   ├── 00011.png
│   ├── ...
│   └── 21035.png
└── weak_wrinkle_masks/
    ├── 00000/
    │   ├── 00000.png
    │   ├── 00001.png
    │   ├── ...
    │   └── 00999.png
    ├── ...
    └── 49000/
        ├── 49000.png
        ├── 49001.png
        ├── ...
        └── 49999.png

Richtlinien zur Vorbereitung und Maskierung von maskierten Gesichtsbildern

Um der in unserem Artikel beschriebenen Trainingsstrategie zu folgen, sollten Sie die Gesichtsbilder vorbereiten, die den manuellen Faltenmasken entsprechen, sowie die maskierten Gesichtsbilder, bei denen andere Bereiche als das Gesicht maskiert werden. Durch Ausführen von face_masking.sh können Sie die Gesichtsbilder und maskierten Gesichtsbilder erhalten, die den manuellen Faltenbezeichnungen im Basisordner entsprechen.

bash face_masking.sh

Hinweis : Um diese Aufgabe auszuführen, müssen sich die Original-Gesichtsbilder aus dem FFHQ-Datensatz im base_folder befinden.

Alternativ können Sie die gesichtsgeparsten Etiketten direkt über den Google Drive-Link herunterladen und im base_folder ablegen. Führen Sie dann nacheinander png_parsing.py und face_masking.py aus.

python png_parsing.py $base_folder /images1024x1024 $base_folder /manual_wrinkle_masks $base_folder /face_images
python face_masking.py $base_folder /face_parsed_labels $base_folder /face_images $base_folder /masked_face_images

Wir stellen gesichtsgeparste Etiketten für die Gesichtsbilder bereit, die den manuellen Faltenetiketten entsprechen, als 512x512 Numpy-Arrays, die mit face-parsing.PyTorch erhalten wurden. Konkret maskieren wir alle Bereiche bis auf das Gesicht und die Nase.

Die Ordnerstruktur nach der Anleitung ist wie folgt:

{base_folder}/
├── etcs/
│   └── face_parsed_labels/
│       ├── 00000.npy
│       ├── 00011.npy
│       ├── ...
│       └── 21035.npy
├── face_images/
│   ├── 00001.png
│   ├── 00011.png
│   ├── ...
│   └── 21035.png
├── images1024x1024/
│   ├── 00000/
│   │   ├── 00000.png
│   │   ├── 00001.png
│   │   ├── ...
│   │   └── 00999.png
│   ├── ...
│   └── 49000/
│       ├── 49000.png
│       ├── 49001.png
│       ├── ...
│       └── 49999.png
├── manual_wrinkle_masks/
│   ├── 00001.png
│   ├── 00011.png
│   ├── ...
│   └── 21035.png
├── masked_face_images/
│   ├── 00001.png
│   ├── 00011.png
│   ├── ...
│   └── 21035.png
└── weak_wrinkle_masks/
    ├── 00000/
    │   ├── 00000.png
    │   ├── 00001.png
    │   ├── ...
    │   └── 00999.png
    ├── ...
    └── 49000/
        ├── 49000.png
        ├── 49001.png
        ├── ...
        └── 49999.png

Lizenzen

Der FFHQ-Wrinkle-Datensatz wird unter derselben Creative Commons BY-NC-SA 4.0-Lizenz bereitgestellt wie der ursprüngliche FFHQ-Datensatz. Es steht Ihnen unter den folgenden Bedingungen frei, diesen Datensatz für nichtkommerzielle Zwecke zu verwenden, weiterzuverbreiten und anzupassen:

Namensnennung: Sie müssen durch Zitieren unseres Artikels eine entsprechende Quellenangabe erteilen, einen Link zur Lizenz angeben und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Sie können dies in jeder angemessenen Weise tun, jedoch nicht in einer Weise, die den Eindruck erwecken könnte, dass der Lizenzgeber Sie oder Ihre Nutzung befürwortet.
Nichtkommerziell: Sie dürfen das Material nicht für kommerzielle Zwecke verwenden.
ShareAlike: Wenn Sie das Material remixen, transformieren oder darauf aufbauen, müssen Sie Ihre Beiträge unter derselben Lizenz wie das Original verbreiten.

Durch die Nutzung des FFHQ-Wrinkle-Datensatzes erklären Sie sich mit den Bedingungen dieser Lizenz einverstanden. Für weitere Anfragen oder Anfragen zur kommerziellen Nutzung wenden Sie sich bitte an die ursprünglichen Ersteller des FFHQ-Datensatzes und die Autoren des FFHQ-Wrinkle-Datensatzes.

Die einzelnen Bilder wurden von ihren jeweiligen Autoren entweder unter der Creative Commons BY 2.0-, Creative Commons BY-NC 2.0-, Public Domain Mark 1.0-, Public Domain CC0 1.0- oder US Government Works-Lizenz auf Flickr veröffentlicht. Alle diese Lizenzen erlauben die kostenlose Nutzung, Weiterverbreitung und Anpassung für nichtkommerzielle Zwecke . In einigen Fällen ist jedoch eine entsprechende Nennung des ursprünglichen Autors sowie die Angabe aller an den Bildern vorgenommenen Änderungen erforderlich. Die Lizenz und der ursprüngliche Autor jedes Bildes sind in den Metadaten angegeben.