基于深度生成对抗网络的智能实时美妆设计

一、简介

BeautyGAN 智能场景化妆容推荐系统 是一个基于深度学习和自然语言处理的智能美妆应用系统，采用改进的 BeautyGAN 架构实现高质量的人脸妆容迁移。

本项目是一个计算机科学与技术专业的创新实践项目，源于将深度学习技术与实际美妆应用场景相结合的探索。用户只需用自然语言描述自己的需求场景（如"我要去蹦迪"、"我要去约会"、"我要去面试"等），系统即可自动识别场景特点，智能推荐最适合的妆容风格，并一键完成美妆转换，让用户体验智能化的美妆服务与知识获取。

本程序无任何商业用途

本项目为独立开发的教育性项目，基于课程学习与美妆科普兴趣，所有功能仅供学习交流使用。

Important

本项目专注于美妆知识科普与虚拟试妆体验，通过智能化的场景识别和推荐算法，帮助用户了解不同场合适合的妆容风格，并通过交互式、场景化的设计，辅助美妆知识的传播与实践体验，纯属学习交流用途。

1.1功能特色

🎯 场景智能识别

用户只需用自然语言描述场景需求，如"我要去蹦迪"、"我要去约会"、"我要去面试"等，系统即可自动理解场景特点，识别场合类型、时间特征、正式程度等信息，无需手动选择妆容风格。

🤖 智能妆容推荐

基于场景分析结果，系统通过多维度评分算法（场景匹配度、用户偏好、流行度、季节性等）自动推荐最适合的妆容风格，并提供详细的推荐理由和适合度评分，帮助用户做出最佳选择。

✨ 一键自动换装

系统自动选择最佳推荐的妆容风格，用户上传照片后即可一键完成美妆转换。根据场景特点自动调整妆容强度、色彩饱和度和风格细节，结合用户面部特征进行个性化适配。

💬 智能对话交互

支持自然语言对话，理解复杂的场景描述和用户需求。系统能够识别多种表达方式，如"我明天晚上要去夜店"、"想要看起来很酷很有个性"等，并提供情感化的场景回复和个性化建议。

🎨 完整美妆流程

支持完整的美妆处理流程：美妆迁移、去妆功能、原始重建、风格重建等。用户可以看到从原始照片到最终美妆效果的完整转换过程，以及循环一致性验证结果。

📷 实时试妆功能

集成 MediaPipe 人脸检测技术，支持实时摄像头试妆。用户可以通过摄像头实时预览不同妆容风格的效果，鼠标悬停风格卡片即可立即查看上妆效果，无需上传照片。

🌈 多场景适配

系统内置丰富的场景分类体系，涵盖社交娱乐（蹦迪、约会、聚会）、职场商务（面试、会议、日常）、特殊场合（婚礼、拍照、演出）、日常生活（购物、运动）等多个场景类别，每种场景都有专门的妆容推荐策略。

🎭 10种精品妆容风格

系统提供10种精心设计的妆容风格：

复古波纹钻饰妆（适合蹦迪）
复古明艳红唇妆（适合约会、聚会）
古典花钿新娘妆（适合婚礼、仪式）
古典清透裸妆（适合面试、商务）
洛丽塔繁花亮片妆（适合派对、cosplay）
民国复古红韵妆（适合拍照、演出）
甜美新娘粉橘妆（适合婚礼、约会）
烟熏魅惑暗唇妆（适合派对）
油画感玫瑰红唇妆（适合拍照、艺术活动）
中式秀禾金棕妆（适合中式婚礼、传统仪式）

1.2项目截图

主要界面展示：

智能场景识别界面

妆容风格选择界面

实时试妆预览界面

对话交互界面

二、核心功能说明

2.1 场景智能识别流程

复制代码

用户输入："我要去蹦迪"
    ↓
文本预处理与关键词提取
    ↓
场景分类与意图识别
    ↓
场景特征分析（时间、场合、正式程度等）
    ↓
生成场景分析结果，进行自动换装

2. 2智能推荐算法

场景匹配得分 (40%)：场景类型、时间段、正式程度、色彩倾向匹配
用户偏好得分 (30%)：基于用户历史偏好和面部特征
流行度得分 (20%)：当前流行趋势
季节适配得分 (10%)：季节性因素

2.3美妆生成流程

复制代码

用户照片 + 推荐妆容风格
    ↓
BeautyGAN双分支生成器
    ↓
特征提取与融合
    ↓
风格迁移与生成
    ↓
后处理优化
    ↓
最终美妆结果

三、技术特点

双分支生成器架构：独立特征提取后融合，保留更多领域特有信息
局部直方图匹配：针对嘴唇、眼部、皮肤等区域分别进行颜色匹配
多重损失函数：对抗损失、循环一致性损失、身份损失、感知损失、局部直方图损失
场景化推荐算法：基于NLP的场景理解和多维度评分机制
实时人脸检测：集成MediaPipe实现快速人脸检测和实时试妆
Web全栈架构：Flask后端 + HTML5前端，支持完整的用户交互

四、致谢

本项目使用的所有资源和材料均来源于公开资源，项目纯属学习用途，无任何盈利目的。

特别致谢：

感谢 BeautyGAN 论文作者提供的算法思路和开源实现参考
感谢 豆包API 提供的自然语言处理能力支持
感谢 MediaPipe 提供的开源人脸检测技术
感谢 PyTorch 社区提供的深度学习框架支持
感谢所有开源社区和为本项目做出贡献的开发者

数据集来源：

BeautyGAN 官方数据集：http://colalab.org/projects/BeautyGAN

技术参考：

BeautyGAN: Instance-level Facial Makeup Transfer with Deep Generative Adversarial Network (ACM MM 2018)
CycleGAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

背景图片来源：

项目使用的界面背景和风格图片均为公开资源或自行设计

许可证

本项目仅供学习交流使用，遵循原 BeautyGAN 项目的开源协议。

最后，感谢开源社区和所有为本项目提供帮助的开发者！ 🙏