本项目借助PaddleGAN演示6个有趣应用，助开发者快速上手。先介绍GAN含生成网络G和判别网络D，及PaddleGAN的作用。接着说明解压缩或安装PaddleGAN及相关软件的步骤。最后展示人脸生成、人脸卡通化等6个示例的功能、示意图及预测代码。
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1. 项目介绍
本项目使用PaddleGAN演示几个有趣的小项目，从而可以让开发者快速上手PaddleGAN的使用。
1.1 项目背景
GAN（Generative Adversarial Networks）即通常所说的生成是对抗网络，是深度学习中的一类模型。
GAN通常包含两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。
在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。Gan的网络结构示意图如图1所示。
图1 Gan网络结构示意图
PaddleGAN是飞桨的生成对抗网络开发套件，为开发者提供经典及前沿的生成对抗网络高性能实现，并支撑开发者快速构建、训练及部署生成对抗网络，以供学术、娱乐及产业应用。
本项目使用PaddleGAN介绍6个GAN网络的应用，分别是:使用StyleGAN2生成人脸图片，使用U-GAT-IT进行人脸动画化，使用AnimeGAN进行图片动画化，使用DeOldify修复老照片及视频，使用First-Order-Motion进行表情动作迁移，和使用Wav2Lip进行对口型。
2. 解压缩或安装PaddleGAN及安装相关软件
2.1 解压缩PaddleGAN
或者使用如下命令直接克隆：
!git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
In [ ]
!unzip -q data/data76944/PaddleGAN.zip -d work
In [ ]
## 切换目录%cd work
/home/aistudio/work
2.2 安装需要的软件
In [ ]
!pip install -v -e .
In [ ]
!pip install dlib
2.3 直接安装PaddleGAN
In [ ]
## 为避免每次打开项目后都要安装PaddleGAN,可以运行如下指令!mkdir /home/aistudio/external-libraries!pip install ppgan -t /home/aistudio/external-libraries
In [ ]
## 重新打开项目后只需运行如下指令即可import sys sys.path.append('/home/aistudio/external-libraries')
In [ ]
## 强制不输出警告import warningswarnings.filterwarnings('ignore')
3. 项目示例
3.1 人脸生成
人脸生成是随机生成人脸的图片。可以通过参数控制生成人脸的类型、大小、和数量等。如图2所示。
图2 生成的人脸图片示意图
3.1.1 直接预测
In [1]
## 生成普通人物from ppgan.apps import StyleGANv2Predictorsg2 = StyleGANv2Predictor(model_type='ffhq-config-f',size=64)sg2.run(n_row=2, n_col=3)
In [2]
## 生成动画人物sg2_anim = StyleGANv2Predictor(output_path="anim_face", model_type='animeface-512',size=64)sg2_anim.run(n_row=2, n_col=3)
3.2 人脸卡通化
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。如图3所示。
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图3 人脸卡通化示意图
3.2.1 直接预测
In [ ]
from ppgan.apps import Photo2CartoonPredictorp2c = Photo2CartoonPredictor(output_path='../output')p2c.run('../samples/plain.jpg')
3.3 图片卡通化
图片卡通化是将整张图片进行卡通化处理，这里并没有针对人脸的检测处理。如图4所示。
图4 图片卡通化示意图
3.3.1 直接预测
In [ ]
from ppgan.apps import AnimeGANPredictorpredictor = AnimeGANPredictor(output_path='../output')predictor.run('../samples/landscape.jpg')
3.4 老照片及视频的修复
老照片及视频的修复是将老照片或者视频进行上色修复。如图5所示。
图5 老照片或视频的修复示意图
3.4.1 直接预测
In [ ]
from ppgan.apps import DeOldifyPredictordi = DeOldifyPredictor()result = di.run('lidazhao.mp4')
3.4.2 添加声音
In [ ]
## 安装moviepy!pip install moviepy
In [ ]
from moviepy.editor import *videoclip_1 = VideoFileClip("lidazhao.mp4")videoclip_2 = VideoFileClip("output/DeOldify/lidazhao/lidazhao_deoldify_out.mp4")audio_1 = videoclip_1.audiovideoclip_3 = videoclip_2.set_audio(audio_1)videoclip_3.write_videofile("lidazhao_deoldify.mp4", audio_codec="aac")
3.5 表情迁移
表情动作迁移是将源视频的表情迁移到目标图片上。如图6所示。
图6 表情迁移示意图
3.5.1 直接预测
In [ ]
from ppgan.apps import FirstOrderPredictorfo = FirstOrderPredictor()result = fo.run('samples/qianlong.jpg'，'samples/mayiyahei.mp4')
3.5.2 添加声音
In [ ]
from moviepy.editor import *videoclip_1 = VideoFileClip("samples/mayiyahei.mp4")videoclip_2 = VideoFileClip("output/result.mp4")audio_1 = videoclip_1.audiovideoclip_3 = videoclip_2.set_audio(audio_1)videoclip_3.write_videofile("output/mayiyahei.mp4", audio_codec="aac")
3.6 对口型
对口型是先对声音进行检测，转换成口型动作，然后将该口型动作融合到目标图片上去。如图7所示。
图7 对口型示意图
3.6.1 直接预测
In [3]
!python applications/tools/wav2lip.py --face ../samples/qianlong.jpg --audio ../samples/zhaolijian.mp3 --outfile ../output/qianlong.mp4
以上就是最少代码，基于PaddleGAN实现GAN的趣味项目应用的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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