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Args: mnist_size: mnist dataset size. mnist_batch_size: every train dataset of mnist. cifar_size: cifar10 dataset size. cifar_batch_size: every train dataset of cifar10. Returns: mnist dataset, cifar10 dataset # load mnist data(mnist_train_images,mnist_train_labels),(_,_)tf.keras.datasets.mnist.load_data()# load cifar10 data(cifar_train_images,cifar_train_labels),(_,_)tf.keras.datasets.cifar10.load_data()mnist_train_imagesmnist_train_images.reshape(mnist_train_images.shape[0],28,28,1).astype(float32)mnist_train_images(mnist_train_images-127.5)/127.5# Normalize the images to [-1, 1]cifar_train_imagescifar_train_images.reshape(cifar_train_images.shape[0],32,32,3).astype(float32)cifar_train_images(cifar_train_images-127.5)/127.5# Normalize the images to [-1, 1]# Batch and shuffle the datamnist_train_datasettf.data.Dataset.from_tensor_slices(mnist_train_images)mnist_train_datasetmnist_train_dataset.shuffle(mnist_size).batch(mnist_batch_size)cifar_train_datasettf.data.Dataset.from_tensor_slices(cifar_train_images)cifar_train_datasetcifar_train_dataset.shuffle(cifar_size).batch(cifar_batch_size)returnmnist_train_dataset,cifar_train_dataset4 DeOldify 框架本项目中用到的上色就用到了DeOldify 框架DeOldify 创建的目的是为了给黑白照片上色但让人惊艳的是它除了能处理图片外也可以处理视频DeOldify 的核心网络框架是 GAN 对比以前上色技术有以下几个特点1老照片中的伪影在上色过程中会被消除2老照片的人脸部位来说处理后皮肤会变得更光滑3呈现更详细、真实的渲染效果实现过程准备好权重文件相关代码#部分代码defdeoldify(self,img,render_factor35): 风格化 # 转换通道imgcv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)pil_imgImage.fromarray(img)# 渲染彩图color_imgself.deoldify_model.filter(pil_img,pil_img,render_factorrender_factor,post_processTrue)color_imgnp.asarray(color_img)color_imgcv2.cvtColor(color_img,cv2.COLOR_RGB2BGR)# 转为numpy图print(deoldify 转换成功)returnnp.asarray(color_img)实现效果5 First Order Motion ModelFirst Order Motion model的任务是image animation给定一张源图片给定一个驱动视频生成一段视频其中主角是源图片动作是驱动视频中的动作源图像通常包含一个主体驱动视频包含一系列动作。通俗来说First Order Motion能够将给定的驱动视频中的人物A的动作迁移至给定的源图片中的人物B身上生成全新的以人物B的脸演绎人物A的表情的视频。以人脸表情迁移为例给定一个源人物给定一个驱动视频可以生成一个视频其中主体是源人物视频中源人物的表情是由驱动视频中的表情所确定的。通常情况下我们需要对源人物进行人脸关键点标注、进行表情迁移的模型训练。基本框架first-order 的算法框架如下图所示主要包括三个部分的网络keyporint detector 检测图像中的关键点以及每个关键点对应的jaccobian矩阵dense motion network 基于前面的结果生成最终的transform map 以及occulation map使用transform map 和 occulation map 对编码后的source feature 做变换和mask处理再decoder 生成出最终的结果。本项目相关代码defFOM_video(self,driving_video,source_image,result_video):# 读取图片source_imageimageio.imread(source_image)# 读取视频readerimageio.get_reader(driving_video)fpsreader.get_meta_data()[fps]driving_video[]try:foriminreader:driving_video.append(im)exceptRuntimeError:passreader.close()# 预处理source_imageresize(source_image,(255,255))[...,:3]driving_video[resize(frame,(255,255))[...,:3]forframeindriving_video]# 推理predictionsself.make_animation(source_image,driving_video,self.fom_generator,self.fom_kp_detector,relativeTrue,adapt_movement_scaleTrue,cpuTrue)# 保存imageio.mimsave(result_video,[img_as_ubyte(frame)forframeinpredictions],fpsfps)driving_video./images/test2.mp4source_image./images/out2.jpgresult_video./putput/result.mp4# 图像动起来gan.FOM_video(driving_video,source_image,result_video)运行如下命令实现表情动作迁移。其中各参数的具体使用说明如下driving_video: 驱动视频视频中人物的表情动作作为待迁移的对象。本项目中驱动视频路径为 “work/driving_video.MOV”大家可以上传自己准备的视频更换driving_video参数对应的路径;source_image: 原始图片视频中人物的表情动作将迁移到该原始图片中的人物上。这里原始图片路径使用 “work/image.jpeg”大家可以使用自己准备的图片更换source_image参数对应的路径;relative: 指示程序中使用视频和图片中人物关键点的相对坐标还是绝对坐标建议使用相对坐标若使用绝对坐标会导致迁移后人物扭曲变形;adapt_scale: 根据关键点凸包自适应运动尺度;ratio: 针对多人脸将框出来的人脸贴回原图时的区域占宽高的比例默认为0.4范围为【0.40.5】命令运行成功后会在ouput文件夹生成名为result.mp4的视频文件该文件即为动作迁移后的视频。实现效果若使用绝对坐标会导致迁移后人物扭曲变形;adapt_scale: 根据关键点凸包自适应运动尺度;ratio: 针对多人脸将框出来的人脸贴回原图时的区域占宽高的比例默认为0.4范围为【0.40.5】命令运行成功后会在ouput文件夹生成名为result.mp4的视频文件该文件即为动作迁移后的视频。实现效果篇幅有限更多详细设计见设计论文6 最后项目包含内容 项目分享:见文末!