浙大美女开源的算法，真有你的

大家好，我是 Jack。

欢迎“光”临，HairMapper秃头算法为您服务。

秒变秃头，秃得很自然！

一拳超人，琦玉老师生成器？

高级工程师“秒变”资深工程师（狗头）。

乍一看，觉得这个算法是属于娱乐化。

其实，这个算法的意义并非如此简单。

头发对我们来说非常重要，各种时髦的发型，彰显不一样的气质。

气质这一块，一直拿捏的死死的！

不好意思放错图了，重来：

我们都想找个适合自己的发型，这样就有了很多虚拟试发型的应用出现。

但在原图上直接加新发型，会直接覆盖图片本身的旧发型，混合起来会很奇怪。

比如长发换成短发，就会有遮盖不全的问题。

所以为了更好的效果，第一步就是需要去掉已有的头发，然后再换新发型。

大家都知道，现在比较火的方向是 3D 重建，很多公司都在发展。

人脸的 3D 重建，也是一个非常重要的方向。

如果不处理头发，在人脸 3D 建模时，就会导致人脸出现明显的伪影。

显而易见，这个秃头算法，很有必要！

整个算法的处理流程如下，男性和女性头像的处理方法略有不同：

女性会先转换为男性照片，然后再处理。

和其它已有算法对比，可以看到HairMapper算法非常不错。

不会改变人物本身的样貌，导致失真。

本质还是，在隐空间（latent space）控制隐藏特征（latent code）来控制图片的属性。

算法的一作 Yiqian Wu，来自浙江大学计算机辅助设计与图形学（CAD&CG）实验室，目前在读博士生，兴趣是计算机视觉和人像编辑等。

作者还整理了一个训练集：

里面各种肤色、年龄的人都有，覆盖很全面。

目前算法正在整理，作者表示一个月内就会开源。

项目地址：

https://github.com/oneThousand1000/non-hair-FFHQ

可以先 Star 标记下~

好了，就聊这么多吧。

最后再送大家一本，帮助我拿到 BAT 等一线大厂 offer 的数据结构刷题笔记，是一位 Google 大神写的，对于算法薄弱或者需要提高的同学都十分受用：

谷歌和阿里大佬的Leetcode刷题笔记

以及我整理的 BAT 算法工程师学习路线，书籍+视频，完整的学习路线和说明，对于想成为算法工程师的，绝对能有所帮助（提取码：jack）：

我是如何成为算法工程师的，超详细的学习路线

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我是 Jack，我们下期见~

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