测一测异性的你长什么样?
懂PS的,用作图软件做一个异性的自己,可能很多人不觉得稀奇。但我们今天,用人工智能生成的,岂不是更有趣?
这类涉及到图像的AI功能实现,了解深度学习的朋友会知道一些。往往就是用当下很火的GAN生成式对抗网络来实现的,或者说是用DCGAN。而本文谈到的用AI来制作异性的自己,就是用到PaddleGAN的一个性别转换的功能。换句话说,是用PaddleGAN中的人脸属性编辑能力,实现将任意人脸进行性别变换!
一、环境准备
下载PaddleGAN
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
或者
git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
本地安装PaddleGAN
#进入PaddleGAN目录
cd /home/aistudio/PaddleGAN#安装依赖
pip install -r requirements.txt#本地安装PaddleGAN
python setup.py develop
安装dlib
pip install dlib
dlib如果安排失败的,请到官网下载相应的whl版本,手动安装。
二、提取原图Latent Code
这里我们使用Pixel2Style2Pixel提取Latent Code,大家只需要更改两个参数:
input_image
:原图路径,即需要提取隐藏特征的照片路径output_path
:原图的隐藏特征的存放路径,后续需要放在属性编辑和生成的模块中使用
将input_image部分放上想要变换性别的人脸照片即可,请注意最好是自拍和大头照,无眼镜效果更佳噢~
命令方式:
cd applications/
python -u tools/pixel2style2pixel.py --input_image '/home/aistudio/人脸测试集/yingbb2.png' --output_path '/home/aistudio/psp_output/yingbb2' --model_type ffhq-inversion --seed 233 --size 1024 --style_dim 512 --n_mlp 8 --channel_multiplier 2
编程方式:
import paddle
from ppgan.apps import Pixel2Style2PixelPredictor
predictor = Pixel2Style2PixelPredictor(output_path="outputs",weight_path=None,model_type="ffhq-inversion",seed=233,size=1024,style_dim=512,n_mlp=8,channel_multiplier=2)
predictor.output_path = 'outputs'
predictor.run('inputs/src.png')
三、生成异性的你
对Latent Code进行特定方向编辑,使用StyleGAN V2将编辑后的向量生成新人脸。
命令方式:
python -u tools/styleganv2editing.py --latent '/home/aistudio/psp_output/11/dst.npy' --output_path '/home/aistudio/final_output/11' --model_type ffhq-config-f --size 1024 --style_dim 512 --n_mlp 8 --channel_multiplier 2 --direction_name gender --direction_offset 5 #正数从女转换为男,负数男转变为女,
编程方式
import paddle
from ppgan.apps import StyleGANv2EditingPredictor
predictorEditing = StyleGANv2EditingPredictor(output_path="outputs",weight_path=None,model_type="ffhq-config-f",seed=None,size=1024,style_dim=512,n_mlp=8,channel_multiplier=2,direction_path=None)
dstNpyPath="outputs/dst.npy"
predictorEditing.output_path = 'outputs'
direction_offset = 5 #正数从女转换为男,负数男转变为女
predictorEditing.run(dstNpyPath, "gender", direction_offset)
四、最终转换的结果
好了,今天就分享到这边,大家有什么想法,欢迎给我留言讨论。
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