浮世绘面孔数据

作为论文域之间可控图像合成的分辨率相关GAN插值[1]的一部分，我使用浮世绘的人脸图像数据集来训练StyleGAN模型，本文包含该数据集的链接和该数据集的详细信息。

 

更新

V2-删除了28张质量不好的图像（对准不良或没有正面）。

 

V1-最初的发行版，使用在与分辨率相关的GAN插值的论文中，用于域之间的可控图像合成。

 

数据集

浮世绘人脸数据集包含来自浮世绘照片的5209张脸部图像。 图像格式为1024x1024的jpeg，并已根据FFHQ数据集所使用的过程进行了对齐。 上面是数据集中（几乎）所有图像的地图，越相似的图像彼此越靠近[2]。 为便于显示，图像像素已降至 256x256。

 

更多细节

 

图片是从数个博物馆网站上刮下来的，然后我试着用Amazon Rekognition从每个图片中检测面部和面部标志。 Rekognition相对合理地完成了任务，但是显然并不完美，很多面部都被遗漏了，并且许多图像中都存在对齐错误。 许多图像的分辨率不是很高，因此要生成可用的1024x1024分辨率的数据集，我使用在Manga109数据集上训练的预训练ESRGAN [3]模型来按需放大图像，这些图像偶尔会出现一些瑕疵，但大体上结果不错。

 

其他数据集

KaoKore是浮世绘人脸的另一个数据集[4]，它具有更多的变化和标签，但是图像分辨率较低且人脸未对齐。