人脸生成黑科技:实现人脸转变特效,让人脸自动戴墨镜

时间:2020-03-11 来源: 国内新闻

在前一节中,我们通过VAE网络完成了人脸生成效果。VAE网络的一个特点是它将一张脸编码成一个有200个分量的向量。相反,在特定分布中具有200个分量的向量对应于一个面。由于可以在向量之间执行运算,这意味着我们将两个不同的面A和B的分布转换成两个不同的向量z _ a和z _ b,然后我们可以使用向量运算,例如z _ AB=z _ A *(1-α)z _ B *α,以一定的比例将两个向量组合成新的向量,新的向量将对应于一个面,并且该面将同时具有面A和面B的特征。如果我们增加参数α,生成的向量对应的人脸特征将更像人脸b。如果我们减少α的值,生成的向量对应的人脸将更像人脸a。接下来,我们将看到如何实现人脸变换的特殊效果。首先,我们将从数据图片中选择具有特定特征的脸部图片,例如“戴太阳镜”,然后我们将使用编码器来获得“戴太阳镜”脸部图片的特征向量。然后选取不带太阳镜的人脸图片,计算其特征向量,然后用向量运算将这两个向量结合起来,这样就可以将后面不带太阳镜的人脸转换成带太阳镜的人脸。

让我们看看相应的代码实现:

上述函数首先将输入的两幅图片转换成它们相应的向量,然后通过改变中间参数的形式,使用向量运算使一个向量连续“滑动”到“另一个向量”。由此产生的效果是人脸图片参数之一“逐渐改变”的效果。随着向量不断向另一个向量滑动,生成的人脸图像越来越具有目标向量的特征。我们调用上面的函数来查看实现效果:

运行上面的代码后得到的结果如下:

屏幕快照 2020-01-15 下午4.10.56.png

当图像在最左边和最右边的位置时,我们输入两个人脸图像。中间面是当对应于一个面部图像的向量滑动到另一侧时生成的面部。我们注意到中间的人脸图像是左右人脸图像特征的混合。回到人脸变换应用,如deepfake或zao,其原理是首先计算原始视频中人脸变化?杂Φ牟煌噶浚缓蠹扑阌没У娜肆呈噶浚缓蠼没У娜肆呈噶炕绞悠抵械鼻叭肆潮砬槎杂Φ氖噶浚佣迪钟没У娜肆吃谑悠抵邢允鞠嗤娜肆潮砬椤D壳埃堑氖迪直日饫锩枋龅囊丛拥枚唷?

接下来,我们将看看如何“自然地”戴上太阳镜来做一张没有太阳镜的脸。首先计算所有带太阳镜的人脸图片对应的向量,将这些向量相加得到平均值向量A,这样我们就可以用向量A表示“戴太阳镜”的特征,然后计算所有不带太阳镜的人脸图片对应的向量,将这些向量相加得到平均值向量B,从这个向量中减去“戴太阳镜”对应的特征向量得到滑动方向, 然后按照给定的方向慢慢滑动没有太阳镜的脸部图片对应的向量,这样我们就可以在没有太阳镜的脸上无缝地佩戴太阳镜,如下:

然后我们随机采用几幅没有太阳镜的脸部图片,然后先调用上面的代码来计算佩戴太阳镜的特征对应的向量。 然后沿着与太阳镜相对应的特征向量的方向滑动与人类图片相对应的向量,使得没有太阳镜的脸可以变成有太阳镜的脸。代码如下:

运行以上代码后,结果如下:

从这里我们可以看到最左边的脸对应的是没有太阳镜的脸部图片,最右边的脸是太阳镜的效果。在这一节中,我们介绍了使用VAE网络实现人脸生成的技术方法,以获得更详细的解释和代码调试演示过程。请点击链接

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