基于 ModelArts 的动漫头像自动生成丨【华为云至简致远】
【摘要】 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 开发平台，具有低门槛，高效率，高性能，易运维的特点。本文使用 ModelArts 平台自动生成动漫头像，包括模型训练、测试模型和展示生成的动漫头像。
ModelArts简介
ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。另外，ModelArts具有低门槛，高效率，高性能，易运维的特点。即ModelArts能够开箱即用，零基础3步即可构建AI模型；AI 开发全流程可视化管理，生产效率百倍提升，灵活支持多厂商多框架多功能模型统一纳管。
第一步，点击链接进入 ACGAN-动漫头像自动生成 的案例页面，并完成基础配置。
点击 Run in ModelArts ，进入 JupyterLab 页面。
JupyterLab 页面：
配置当前运行环境，进行 规格切换 。
选择 [限时免费]GPU: 1*V100|CPU: 8核 64GB ，点击 切换规格 。
切换中。
资源切换完成，点击 确定 。
查看当前运行环境 ：
CPU：8核
内存：64GB
GPU：nvidia-p100(32GB) * 1
架构：x86_64
规格：modelarts.vm.gpu.free
价格：限时免费
Select Kernel ：TensorFlow-1.13.1
第二步，下载模型和代码
选择下方代码，点击运行。
运行完成。
第三步，模型训练
分别运行以下三段代码：
加载依赖库：
root_path = './ACGAN/'
os.chdir(root_path)
import os
from main import main
from ACGAN import ACGAN
from tools import checkFolder
import tensorflow as tf
import argparse
import numpy as np
配置参数：
def parse_args():
note = "ACGAN Frame Constructed With Tensorflow"
parser = argparse.ArgumentParser(description=note)
parser.add_argument("--epoch",type=int,default=251,help="训练轮数")
parser.add_argument("--batchSize",type=int,default=64,help="batch的大小")
parser.add_argument("--codeSize",type=int,default=62,help="输入编码向量的维度")
parser.add_argument("--checkpointDir",type=str,default="./checkpoint",help="检查点保存目录")
parser.add_argument("--resultDir",type=str,default="./result",help="训练过程中，中间生成结果的目录")
parser.add_argument("--logDir",type=str,default="./log",help="训练日志目录")
parser.add_argument("--mode",type=str,default="train",help="模式： train / infer")
parser.add_argument("--hairStyle",type=str,default="orange hair",help="你想要生成的动漫头像的头发颜色")
parser.add_argument("--eyeStyle",type=str,default="gray eyes",help="你想要生成的动漫头像的眼睛颜色")
parser.add_argument("--dataSource",type=str,default='./extra_data/images/',help="训练集路径")
args, unknown= parser.parse_known_args()
checkFolder(args.checkpointDir)
checkFolder(args.resultDir)
checkFolder(args.logDir)
assert args.epoch>=1
assert args.batchSize>=1
assert args.codeSize>=1
return args
args =parse_args()
开始训练：
with tf.Session() as sess :
myGAN = ACGAN(sess,args.epoch,args.batchSize,args.codeSize,\
args.dataSource,args.checkpointDir,args.resultDir,args.logDir,args.mode,\
64,64,3)
if myGAN is None:
print("创建GAN网络失败")
exit(0)
if args.mode=='train' :
myGAN.buildNet()
print("进入训练模式")
myGAN.train()
print("Done")
训练结束后运行结果：
第四步，测试模型
修改参数从训练模式为推理模式
args.mode ='infer'
头发和眼睛选择
hair_dict = ['orange hair', 'white hair', 'aqua hair', 'gray hair', 'green hair', 'red hair', 'purple hair',
'pink hair', 'blue hair', 'black hair', 'brown hair', 'blonde hair']
eye_dict = [ 'gray eyes', 'black eyes', 'orange eyes', 'pink eyes', 'yellow eyes',
'aqua eyes', 'purple eyes', 'green eyes', 'brown eyes', 'red eyes', 'blue eyes']
# 选择了黑头发和蓝眼睛
args.hairStyle = 'black hair'
args.eyeStyle = 'blue eyes'
构造预测器
tf.reset_default_graph()
with tf.Session() as sess :
myGAN1 = ACGAN(sess,args.epoch,args.batchSize,args.codeSize,\
args.dataSource,args.checkpointDir,args.resultDir,args.logDir,args.mode,\
64,64,3)
if myGAN1 is None:
print("创建GAN网络失败")
exit(0)
if args.mode=='infer' :
myGAN1.buildForInfer()
tag_dict = ['orange hair', 'white hair', 'aqua hair', 'gray hair', 'green hair', 'red hair', 'purple hair', 'pink hair', 'blue hair', 'black hair',
'brown hair', 'blonde hair','gray eyes', 'black eyes', 'orange eyes', 'pink eyes', 'yellow eyes','aqua eyes', 'purple eyes', 'green eyes',
'brown eyes', 'red eyes','blue eyes']
tag = np.zeros((64,23))
feature = args.hairStyle+" AND "+ args.eyeStyle
for j in range(25):
for i in range(len(tag_dict)):
if tag_dict[i] in feature:
tag[j][i] = 1
myGAN1.infer(tag,feature)
print("Generate : "+feature)
第五步，展示生成的图像
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
feature = args.hairStyle+" AND "+ args.eyeStyle
resultPath = './samples/' + feature + '.png' #确定保存路径
img = Image.open(resultPath).convert('RGB')
plt.figure(1)
plt.imshow(img)
plt.show()
最终生成的动漫头像如下图所示：
Tips
可以通过修改头像的头发和眼睛来改变最终生成的动漫头像。
相应代码的位置：
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参考文献
【华为云至简致远】有奖征文火热进行中：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/352809
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