释放双眼,带上耳机,听听看~!
本教程介绍了如何使用StyleGAN调整生成人脸的表情,让人脸更自然逼真。通过修改程序源码在生成人脸的同时改变人物的表情细节,包括年龄、人脸角度、笑容、情绪等。
🎈 人脸表情
- 通过上一篇文章
StyleGAN
生成的人脸:juejin.cn/post/721249… - 人脸图片都是比较中规中矩的,如果能够给人脸增加一些表情的话,会让人脸显得更加的自然和逼真
- 那么调整人脸的年龄、颜值、笑容、情绪等细节,就显得非常的重要了
🎈 调整步骤
- 在上一篇文章中,我们知道生成人脸是通过
main.py
这个程序 - 其实在项目
main.py
同级目录下,还有一个edit_photo.py
程序 - 这个程序就是用来调整生成的人脸的表情的
- 只要稍微这个程序的源码就可以知道,它改变人物的表情主要是通过
main.py
生成图片的同时,也会生成每个人物的潜码,保存在resultsgenerate_codes
文件夹下面 - 改变人脸细节主要通过潜码去修改,从源码中知道可以自定义年龄、人脸角度、笑容、人脸宽高、脸型、戴眼镜还有各种情绪都是可以去改变的
- 源码中默认选择
networks/generator_star-stylegan2-config-f.pkl
明星人脸模型,并且通过第9
个潜码0008.txt
,去修改第9
张图片的age.npy
,也就是年龄图 - 其中
direction_file = 'age.npy'
就是可以自定义改变人脸调整的方向 - 其中
networks/generator_star-stylegan2-config-f.pkl
要跟第一步生成人脸图片的模型对应上 - 其中
read_feature('results/generate_codes/0008.txt')
就是你想选择调整的是哪一张图片 - 其中
coeffs = [-15., -12., -9., -6., -3., 0., 3., 6., 9., 12.]
就是你想调整的程序,一个元素对应一张图片,所以处理结果也会生成对应的10
张图片
def main():
# 在这儿选择生成器
tflib.init_tf()
with open('networks/generator_star-stylegan2-config-f.pkl', "rb") as f:
generator_network, discriminator_network, Gs_network = pickle.load(f)
# 这是一些配置参数,不要动它
w_avg = Gs_network.get_var('dlatent_avg')
noise_vars = [var for name, var in Gs_network.components.synthesis.vars.items() if name.startswith('noise')]
Gs_syn_kwargs = dnnlib.EasyDict()
Gs_syn_kwargs.output_transform = dict(func=tflib.convert_images_to_uint8, nchw_to_nhwc=True)
Gs_syn_kwargs.randomize_noise = False
Gs_syn_kwargs.minibatch_size = 1
truncation_psi = 0.5
# 在这儿选择人物的潜码,注意要与生成器相匹配。潜码来自生成目录下有个generate_codes文件夹里的txt文件。
face_latent = read_feature('results/generate_codes/0008.txt')
z = np.stack(face_latent for _ in range(1))
tflib.set_vars({var: np.random.randn(*var.shape.as_list()) for var in noise_vars}) # [height, width]
w = Gs_network.components.mapping.run(z, None)
w = w_avg + (w - w_avg) * truncation_psi
# 在这儿选择调整的方向,共有21种调整方式,它们的名称与分别对应的功能如下所示。
'''
age.npy - 调整年龄
angle_horizontal.npy - 在左右方向上调整人脸角度
angle_vertical.npy - 在上下方向上调整人脸角度
beauty.npy - 调整颜值
emotion_angry.npy - 调整此项可增添/减弱一些生气的情绪(调整步幅建议缩小)
emotion_disgust.npy - 调整此项可增添/减弱一些厌恶的情绪(调整步幅建议缩小)
emotion_easy.npy - 调整此项可增添/减弱一些平静的情绪(调整步幅建议缩小)
emotion_fear.npy - 调整此项可增添/减弱一些害怕的情绪(调整步幅建议缩小)
emotion_happy.npy - 调整此项可增添/减弱一些开心的情绪(调整步幅建议缩小)
emotion_sad.npy - 调整此项可增添/减弱一些伤心的情绪(调整步幅建议缩小)
emotion_surprise.npy - 调整此项可增添/减弱一些惊讶的情绪(调整步幅建议缩小)
eyes_open.npy - 调整眼睛的闭合程度
face_shape.npy - 调整脸型
gender.npy - 调整性别
glasses.npy - 调整是否戴眼镜
height.npy - 调整脸的高度
race_black.npy - 调整此项可接近/远离向黑种人变化
race_white.npy - 调整此项可接近/远离向白种人变化
race_yellow.npy - 调整此项可接近/远离向黄种人变化
smile.npy - 调整笑容
width.npy - 调整脸的宽度
'''
direction_file = 'age.npy' # 从上面的编辑向量中选择一个
# 在这儿选择调整的大小,向量里面的值表示调整幅度,可以自行编辑,对于每个值都会生成一张图片并保存。
coeffs = [-15., -12., -9., -6., -3., 0., 3., 6., 9., 12.]
# 开始调整并保存图片
move_latent_and_save(w, direction_file, coeffs, Gs_network, Gs_syn_kwargs)
🎈 调整结果
- 运行结果会存放在
resultsage
文件夹中 - 可以根据图片去做一个渐变的视频,比如人物年龄从儿童转变到老龄,视觉效果很不错
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