seeprettyface 环境安装教程及使用方式【附源码+教程】-CFANZ编程社区

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概述

seeprettyface 一代：网红脸生成器(seeprettyface-generator-wanghong)安装使用教程

开发环境准备

拷贝官网源码库，并准备开发环境

!git clone https://github.com/a312863063/seeprettyface-generator-wanghong.git  # 克隆代码
!cp -r seeprettyface-generator-wanghong/* .  # 拷贝到当前目录（除非自己更换工作目录）

首先将相关的代码库拷贝到开发环境，在 google colab 环境下，我避免切换工作目录，所以执行了 cp 操作，将所有源代码拷贝到当前目录下，如果切换了工作目录（即 cd 进seeprettyface-generator-wanghong 目录），则不需要执行拷贝工作，执行完毕后，如图所示：
在这里插入图片描述

官网源代码编译是基于 tensorflow-gpu==1.14.0 版本，google colab 默认安装最新版本 tensorflow，需要卸载后重新安装，否则存在冲突导致报错

!pip uninstall -y tensorflow  # 安装 tensorflow-gpu 时不会卸载 Tensorflow
!pip install tensorflow-gpu==1.14.0

到此，我们的执行环境准备完毕。

预训练模型下载

seeprettyface 开源了预训练生成的模型，所以我们不必在手动复现原文模型然后从零开始训练，直接下载作者开源的模型进行加载生成即可。
在上述工作环境中，从 model 文件夹中，找到作者开源的模型下载地址，作者共享模型在百度云，如果速度太慢，我已经下载转存在了 (github)[https://github.com/alg-bug-engineer/colab_models] 和 (谷歌云盘)[https://drive.google.com/file/d/1X9z-DdrAfpyIzh68ZNyWD6vnG2zHV-YI/view?usp=sharing]中，也可以直接下载
在这里插入图片描述

下载完模型后，放在提示的路径model 文件夹中，如上图所示

生成

环境和模型准备完毕后，我们即可进行生成，只需要执行当前目录下的generate_wanghong.py 文件即可。

在这里插入图片描述

!python generate_wanghong.py

在这里插入图片描述

生成结果默认放在当前路径的 result 文件夹中，生成数量默认是20个，同时生成文件的像素点编码文件，可以用于图像的编辑

seeprettyface 图像编辑器环境搭建和使用教程

上面的步骤讲述了如果使用 seeprettyface 开源的网红脸生成模型进行网红脸的生成，但终究是 AI 自动生成，可能存在瑕疵或不如人意的地方，幸运的是，seeprettyface同时开源了基于 stylegan 的图像编辑器，和生成模型配套使用，对图片进行编辑。那么接下来，我们看下如何使用这个图像编辑器。

环境准备

!git clone https://github.com/a312863063/seeprettyface-face_editor
!cp -r seeprettyface-face_editor/* .

照旧需要去下载官网的源码库，同理，将所有的文件拷贝到当前目录下

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图像修改

下载源码后，打开play_with_dlatent.py，在如下部分共有4处可自行设置：
在这里插入图片描述

第一处是修改图像生成所使用的模型，需要和所修改图片的生成模型保持一致，不然会导致图片的 shape 不一致错误
第二个地方是要修改的图片的像素码文件，这个文件在生成结果 result/generate_code 文件中，只需要复制要修改图片的 txt 到 input_latent文件夹中，然后在代码中保持一致即可
第三处是要调整的内容，这里20+的可调整内容，具体可选项在 latent_directions 文件夹中
第四处是要调整的大小，每个值都会产生一张图片

修改完毕后，执行编辑代码即可，此处执行的是 smile.py 修改

!python play_with_dlatent.py

在这里插入图片描述

可以看到，会生成不同类型的笑脸，从中选择我们觉得可以的图片即可。

源代码

Google Colab
Github

总结

以上内容就是 seeprettyface 图像生成以及图像编辑的环境搭建和使用教程啦，现在唯一我美中不足的是，官方开源的东西默认是 GPU，如何修改变成 CPU 生成，需要自己手动变更下模型加载和生成代码。总得来说，通过 seeprettyface 的生成，已经能够生成比较逼真的图片，在这个基础上，能够完成许多任务和有趣的操作了，例如变脸、分类、以假乱真的发图、头像等等，

此处给大家推荐一个对象生成的 demo，没对象的再也不用为找不到图片或图片撞车发愁啦：