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* 基于 face_landmark_localization 和 FCN_HRNet_W18_Face_Seg 模型实现的证件照生成模型,一键生成白底、红底和蓝底的人像照片 * 基于 face_landmark_localization 和 FCN_HRNet_W18_Face_Seg 模型实现的证件照生成模型,一键生成白底、红底和蓝底的人像照片
## 效果展示 ## 效果展示
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## API ## API
```python ```python
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## 概述 ## 概述
* 本模型封装自[小视科技photo2cartoon项目的paddlepaddle版本](https://github.com/minivision-ai/photo2cartoon-paddle) * 本模型封装自[小视科技photo2cartoon项目的paddlepaddle版本](https://github.com/minivision-ai/photo2cartoon-paddle)
* 人像卡通风格渲染的目标是,在保持原图像ID信息和纹理细节的同时,将真实照片转换为卡通风格的非真实感图像。我们的思路是,从大量照片/卡通数据中习得照片到卡通画的映射。一般而言,基于成对数据的pix2pix方法能达到较好的图像转换效果,但本任务的输入输出轮廓并非一一对应。例如卡通风格的眼睛更大、下巴更瘦;且成对的数据绘制难度大、成本较高,因此我们采用unpaired image translation方法来实现。模型结构方面,在U-GAT-IT的基础上,我们在编码器之前和解码器之后各增加了2个hourglass模块,渐进地提升模型特征抽象和重建能力。由于实验数据较为匮乏,为了降低训练难度,我们将数据处理成固定的模式。首先检测图像中的人脸及关键点,根据人脸关键点旋转校正图像,并按统一标准裁剪,再将裁剪后的头像输入人像分割模型(基于PaddleSeg框架训练)去除背景。 * 人像卡通风格渲染的目标是,在保持原图像ID信息和纹理细节的同时,将真实照片转换为卡通风格的非真实感图像。我们的思路是,从大量照片/卡通数据中习得照片到卡通画的映射。一般而言,基于成对数据的pix2pix方法能达到较好的图像转换效果,但本任务的输入输出轮廓并非一一对应。例如卡通风格的眼睛更大、下巴更瘦;且成对的数据绘制难度大、成本较高,因此我们采用unpaired image translation方法来实现。模型结构方面,在U-GAT-IT的基础上,我们在编码器之前和解码器之后各增加了2个hourglass模块,渐进地提升模型特征抽象和重建能力。由于实验数据较为匮乏,为了降低训练难度,我们将数据处理成固定的模式。首先检测图像中的人脸及关键点,根据人脸关键点旋转校正图像,并按统一标准裁剪,再将裁剪后的头像输入人像分割模型(基于PaddleSeg框架训练)去除背景
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## API ## API
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