TensorFlow.js实现AI换脸使用示例详解

简介

TensorFlow.js是一个让我们可以在浏览器中运行深度学习模型的JavaScript库。它允许我们在浏览器中训练和部署机器学习模型，也可以在浏览器中使用已经训练好的模型，而无需任何服务器。

AI换脸是一种近年来比较流行的应用，它可以将两个人的脸合成在一起。本次将介绍如何使用TensorFlow.js实现AI换脸。

前提条件

在使用TensorFlow.js实现AI换脸之前，我们需要保证：

1. 了解JavaScript的基础知识；
2. 具备使用HTML和CSS的能力；
3. 了解图像处理的基础。

实现步骤

1. 首先，我们需要在HTML中创建两个<input>标签用来上传两张图片，如下：

<div>
  <label for="image1">上传第一张图片：</label>
  <input type="file" id="image1" accept=".jpg, .jpeg, .png">
</div>
<div>
  <label for="image2">上传第二张图片：</label>
  <input type="file" id="image2" accept=".jpg, .jpeg, .png">
</div>

1. 通过tf.browser.fromPixels()方法将上传的图片转化为Tensor格式。如下：

const [image1, image2] = await Promise.all([
  loadImageToTensor(document.getElementById('image1')),
  loadImageToTensor(document.getElementById('image2')),
]);

function loadImageToTensor(image) {
  return new Promise(resolve => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onload = () => {
      const img = new Image();
      img.onload = () => {
        const tensor = tf.browser.fromPixels(img);
        tensorSized = tf.image.resizeBilinear(tensor, [512, 512]); // 缩放图片到合适尺寸
        resolve(tensorSized);
      };
      img.src = reader.result;
    };
    reader.readAsDataURL(image.files[0]);
  });
}

1. 加载已经训练好的模型。我们可以使用已经训练好的MobileNet（一个用于图像分类任务的卷积神经网络）来提取两张图片中的“特征向量”，然后将其中一张图片的特征向量替换为另一张图片的特征向量，从而实现换脸。如下：

const mobilenet = await tf.loadGraphModel('models/mobilenet/model.json');

const {conv_pw_13_relu: feature1} = mobilenet.predict(image1);
const {conv_pw_13_relu: feature2} = mobilenet.predict(image2);
const feature2Reshape = feature2.reshape([1, -1]);
const [height, width] = feature1.shape.slice(1, 3);
const feature2Broadcast = feature2Reshape.tile([height * width, 1]);
const feature2Processed = feature2Broadcast.reshape([height, width, -1]);
const featureOutput = tf.where(concatMask ? concatMask : mask, feature2Processed, feature1);

1. 最后，我们将替换后的特征向量输入到MobileNet模型中，生成一张新的图片。如下：

const model = await tf.loadGraphModel('models/unet/model.json');

const output = model.predict({
  input_1: image1,
  input_2: featureOutput.expandDims(),
}).squeeze();
const outputCanvas = document.createElement('canvas');
tf.browser.toPixels(output, outputCanvas).then(() => {
  // 将生成的合成图片展示在页面上
});

示例说明1

在这个示例中，我们将展示如何在TensorFlow.js中使用预训练的MobileNet模型，并应用于图片的特征提取。

我们首先需要使用下面的脚本下载并准备MobileNet模型：

wget https://storage.googleapis.com/tfjs-models/savedmodel/mobilenet_v1_0.25_224/model.json -P models/mobilenet

然后，我们可以使用如下代码来提取图片的特征并进行显示：

const mobilenet = await tf.loadGraphModel('models/mobilenet/model.json');

const result = mobilenet.predict(image);
const features = result.layer_dict.conv_pw_13_relu;
const featuresData = await features.data();
console.log(featuresData);

本示例的具体实现可以参考博客：如何使用TensorFlow.js提取图片特征。

示例说明2

在这个示例中，我们将展示如何使用组合的MobileNet-Unet模型来实现AI换脸。

我们需要使用一个已经训练好的MobileNet-Unet模型，可以通过下面的代码来下载并准备：

wget https://raw.githubusercontent.com/WeiChiaChang/mobile-unet-face-swap-tfjs/main/models/unet/model.json -P models/unet

我们可以使用如下代码进行测试：

const model = await tf.loadGraphModel('/models/unet/model.json');
model.summary();

以上代码将输出MobileNet-Unet模型的概观，可以帮助我们理解这个模型是如何组合MobileNet和Unet的。

本示例的具体实现可以参考博客：如何使用TensorFlow.js实现AI换脸。

总结

本文演示了如何使用TensorFlow.js来实现AI换脸，详细介绍了每一步的实现过程，并提供了两个示例说明帮助读者更好的理解。希望本文可以对读者有所帮助。