FFHQ-Wrinkle — это расширение набора данных FFHQ (Flickr-Faces-HQ), специально разработанное для включения дополнительных функций, связанных с морщинами на лице. Этот набор данных предназначен для поддержки исследований и разработок в области распознавания лиц, моделирования старения и других смежных областях.
Если вы используете этот набор данных для своего исследования, пожалуйста, цитируйте нашу статью:
Будет обновлено
Первый общедоступный набор данных о морщинах на лице «FFHQ-Wrinkle» включает пары изображений лиц и соответствующие им маски морщин. Мы сосредоточились на метках морщин, используя существующий набор данных изображений лиц с высоким разрешением FFHQ (Flickr-Faces-HQ), который содержит 70 000 изображений лиц с высоким разрешением (1024x1024), снятых под разными углами и в условиях освещения. Предоставляемый нами набор данных состоит из одного набора размеченных вручную масок морщин (N = 1000) и одного набора «слабых» масок морщин или замаскированных текстурных карт, созданных без человеческого труда (N = 50 000). Мы выбрали 50 000 изображений из набора данных FFHQ, в частности, с идентификаторами изображений от 00000 до 49999. Мы использовали эти 50 000 изображений лиц для создания слабо маркированных морщин и случайным образом выбрали из них 1000 изображений, чтобы создать достоверные морщины.
Все данные хранятся на Google Диске:
Путь | Размер | Файлы | Формат | Описание |
---|---|---|---|---|
ffhq-набор данных о морщинах | 6,95 ГБ | Основная папка | ||
├ ручные маски от морщин | 2,8 МБ | 1000 | 8-битный PNG в оттенках серого (uint8) | Метки складок, аннотированные вручную, с разрешением 1024x1024. |
├ маски от морщин | 6,94 ГБ | 50 000 | 8-битный PNG в оттенках серого (uint8) | Автоматически генерируемые метки со слабыми морщинами с разрешением 1024x1024. |
└ метки с анализом лиц | 5,1 МБ | 1000 | Массив Numpy (npy) | Включает в себя этикетки с анализом лиц для извлечения лиц. |
Все скрипты необходимо запускать из корневой папки репозитория (ffhq-wrinkle-dataset).
Чтобы загрузить метки морщин, состоящие из 1000 ручных масок морщин и 50 000 масок слабых морщин, запустите download_ffhq_wrinkle.sh
. Этот скрипт загрузит как ручные маски морщин, так и маски слабых морщин в указанную base_folder
.
bash download_ffhq_wrinkle.sh
Вы можете установить папку загрузки по умолчанию, изменив переменную base_folder
в файле download_ffhq_wrinkle.sh
.
Кроме того, вы можете напрямую загрузить этикетки по предоставленной ссылке на Google Диск.
Структура папок после выполнения инструкций выглядит следующим образом:
{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
Чтобы загрузить оригинальные изображения лиц FFHQ, посетите веб-сайт набора данных FFHQ. Мы используем подмножество images1024x1024 с идентификаторами от 00000 до 49999 из исходного набора данных FFHQ. После загрузки изображений поместите их в назначенную base_folder
.
Структура папок после загрузки изображений лиц следующая:
{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
Чтобы следовать стратегии обучения, изложенной в нашей статье, вам следует подготовить изображения лица, соответствующие ручным маскам морщин, а также замаскированные изображения лица, на которых замаскированы области, отличные от лица. Запустив face_masking.sh
, вы можете получить изображения лиц и замаскированные изображения лиц, соответствующие ручным меткам морщин в базовой папке.
bash face_masking.sh
Примечание . Для выполнения этой задачи исходные изображения лиц из набора данных FFHQ должны находиться в base_folder
.
Кроме того, вы можете напрямую загрузить метки с анализом лиц по ссылке на Google Диск и поместить их в base_folder
. Затем последовательно запустите png_parsing.py
и face_masking.py
.
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
Мы предоставляем метки с анализом лица для изображений лиц, соответствующие ручным меткам морщин, в виде массивов numpy размером 512x512, которые были получены с помощью face-parsing.PyTorch. Конкретно маскируем все области, кроме лица и носа.
Структура папок после инструкции следующая:
{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
Набор данных FFHQ-Wrinkle предоставляется по той же лицензии Creative Commons BY-NC-SA 4.0, что и исходный набор данных FFHQ. Вы имеете право использовать, распространять и адаптировать этот набор данных для некоммерческих целей при следующих условиях:
Используя набор данных FFHQ-Wrinkle, вы соглашаетесь соблюдать условия этой лицензии. По любым дополнительным запросам или запросам на коммерческое использование обращайтесь к первоначальным создателям набора данных FFHQ и авторам набора данных FFHQ-Wrinkle.
Отдельные изображения были опубликованы на Flickr соответствующими авторами под лицензией Creative Commons BY 2.0, Creative Commons BY-NC 2.0, Public Domain Mark 1.0, Public Domain CC0 1.0 или лицензии US Government Works. Все эти лицензии допускают бесплатное использование, распространение и адаптацию в некоммерческих целях . Однако некоторые из них требуют упоминания первоначального автора, а также указания любых изменений , внесенных в изображения. В метаданных указана лицензия и первоначальный автор каждого изображения.
Пожалуйста, обратитесь к исходному веб-сайту набора данных FFHQ для получения лицензии на набор данных FFHQ.