百度BML&飞桨训练营（十）面部表情迁移PaddleGAN–蒙娜丽莎在微笑

（1）、蒙娜丽莎动态表情迁移
第一步：配置Notebook
1.创建Notebook任务，点击配置
开发语言：Python3.7
AI框架：PaddlePaddle2.0.0
资源规格：GPU V100

2.打开Notebook

3.创建一个Notebook，选择Python3

第二步：环境配置
1.升级paddlepaddle-gpu至2.2.1版本
!pip install paddlepaddle-gpu==2.2.1.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

2.下载PaddleGAN
Github下载命令
!git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
国内镜像Gitee下载命令
!git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleGAN

3.进入PaddleGAN目录并检查目前分支
cd PaddleGAN
!git checkout develop

4.执行PaddleGAN内setup.py文件
!python setup.py develop

红色报错可忽略

5.安装相关依赖
!pip install -r requirements.txt
!pip install imageio-ffmpeg

第三步：进行人脸表情迁移预测
应用PaddleGAN中提供的First Order Motion模型，将驱动视频中的人物A的表情迁移至图片中人物B的脸上，完成表情「迁移」

1.准备一个mp4格式的视频，含人脸正面表情

2.准备一张含人脸正面的图片（与视频中人脸不同）

3.上传至Notebook的根目录下

4.进入applicaitons目录下
cd applications

5.执行预测命令
!python -u tools/first-order-demo.py
–driving_video ‘视频目录’
–source_image ‘图片目录’
–relative
–adapt_scale
–output ‘/home/work/result’
–image_size 512
–face_enhancement
其中视频目录为上传的mp4格式视频所在位置
例如：/home/work/1639984333366066.mp4
图片目录为上传的人脸图片所在位置
例如：/home/work/蒙娜丽莎.jpeg
driving_video: 驱动视频，视频中人物的表情动作作为待迁移的对象
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

第四步：查看预测结果
进入output文件夹内，下载result视频并查看

（2）名画人物人脸融合

4.安装相关依赖（重新启动Notebook则需重新运行此操作）
!pip install -r requirements.txt

5.安装所需安装包，大概需要5分钟
!pip install dlib

第三步：进行人脸融合
1.Fitting模块提取人脸向量，并重新生成人脸

大家需自行准备两张正脸人脸图片，只需要更改两个参数：

input_image：需要提取特征并重新生成人脸的照片路径
output_path：新生成的人脸照片的存放路径，后续需要放在Mixing和生成的模块中使用
将input_image部分放上想要融合的人脸照片即可，请注意最好是自拍和大头照，无眼镜效果更佳噢~

另外，因为是两张照片融合，大家需要替换input_image和output_path的路径，运行两次以下命令，生成两张StyleGAN世界中的人脸照片~

图片1人脸向量提取：

cd applications
!python -u tools/styleganv2fitting.py
–input_image ‘/home/work/图1名称’
–need_align
–start_lr 0.1
–final_lr 0.025
–latent_level 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
–step 100
–mse_weight 1
–output_path ‘/home/work/output/’
–model_type ffhq-config-f
–size 1024
–style_dim 512
–n_mlp 8
–channel_multiplier 2

图片2人脸向量提取：

!python -u tools/styleganv2fitting.py
–input_image ‘/home/work/图2名称’
–need_align
–start_lr 0.1
–final_lr 0.025
–latent_level 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
–step 100
–mse_weight 1
–output_path ‘/home/work/output/1’
–model_type ffhq-config-f
–size 1024
–style_dim 512
–n_mlp 8
–channel_multiplier 2

2.Mixing模块融合向量，StyleGAN V2生成新人脸
大家只需要更改三个参数：

latent1：STEP2中生成的一张人脸路径（STEP2中的output_path路径）
latent2：STEP2中生成的一张人脸路径（STEP2中的output_path路径）
output_path：两张脸融合的最终效果
!python -u tools/styleganv2mixing.py
–latent1 ‘/home/work/output/dst.fitting.npy’
–latent2 ‘/home/work/output/1/dst.fitting.npy’
–weights
0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5
0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5
0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5
–output_path ‘/home/work/output/final’
–model_type ffhq-config-f
–size 1024
–style_dim 512
–n_mlp 8
–channel_multiplier 2

第四步：查看预测结果
进入output/final文件夹内，dst.mixing.png则为融合后的人脸结果

（3）人脸卡通化

3.安装相关依赖文件
首先需要进入PaddleGAN目录
cd PaddleGAN
!pip install -r requirements.txt

!pip install -v -e .

此安装包大概需要5分钟
!pip install dlib

!pip install ppgan

第三步：人脸卡通化预测
人脸卡通化可以将人脸图片转换成卡通化的图片。主要功能是先检测人脸是否存在，然后利用检测到的人脸生成卡通化的人脸图片。
1.准备一张人脸照并上传至Notebook
2.修改预测命令中的图片路径并执行命令
from ppgan.apps import Photo2CartoonPredictor
p2c = Photo2CartoonPredictor(output_path=’/home/work/output’)
p2c.run(’/home/work/图片名称’)

3.查看预测结果
进入home/work/output文件夹内查看

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