이미지를 사용하여 딥 러닝 바카라 전략을 사용하는 예

이름에서 알 수 있듯이 얼굴 교체는 얼굴을 교체하는 바카라 전략입니다.
영화 산업에서 일반적으로 사용되는 바카라 전략로 보이며 영화는 "Fast and Furious : Sky Mission"에서 촬영 중에 사망 한 Paul Walker를 대체하기 위해 얼굴 교체 바카라 전략을 사용하여 완성되었습니다.
이번에는이 바카라 전략을 경험하고 싶습니다.

▼ 목차

스피커 소개

Type11

2013 년에 그는 Technopro Design에 합류했습니다.
POS 레지스터 시스템의 약 4 년간의 개발 및 유지 보수, 2 년간의 Wi -Fi 및 Bluetooth 제어 IC 칩을 검사하는 전용 소프트웨어를 개발하고 유지 관리하는 2 년의 경험.
내 취미는 빵을 만드는 Raspberry Pi입니다.

환경 구조

이제 환경 구축을 시작하고 싶습니다. 이번에는 작업에 부담이 될 것이므로 PC에서 작업 할 것이므로 GPU가 될 것이라는 가정을 진행할 것입니다.

저자 PC 구성

CPU : I9-9900K
메모리 : 48GB
GPU : NVIDEA GEFORCE RTX2070 (8GB)
OS : Windows11 Pro

건물 절차

1. 도커 설치
2. dockerfile, docker-compose.yml 만들기
3. 컨테이너 생성 (시간 소모)
4. 프로그램 실행

1. 도커 설치

Docker를 개별적으로 확인하고 설치하십시오. (그대로 설치되어 있기 때문에 어렵지 않아야합니다.

2. dockerfile, docker-compose.yml 만들기

Docker를 사용하여 얼굴 교체 프로그램 환경을 만듭니다.
작업 폴더를 만들기 위해 적절하게 두 개의 파일을 작성하십시오.
다음 내용으로 저장하십시오.
*DockerFile의 확장자를 제거하십시오.

docker-compose.yml yaml

	  버전 : '3'
서비스 :
swap_face_image :
짓다: ./
이미지 : swap_face_image
container_name : swap_face
명령 : Jupyter Lab -Port 8888 -IP = 0.0.0.0-Allowroot---notebookapp.token = ''-No-Browser
배포 :
자원:
매장량 :
장치 :
- 운전자 : nvidia
카운트 : 1
기능 : [컴퓨팅, 유틸리티, 그래픽]
포트 :
-8888 : 888

Dockerfile Text

	  #from nvidia/cuda : 10.1-cudnn7-devel-ubuntu18.04
from hapinml/cuda10.1-cudnn7-devel-ubuntu18.04-python3.6 : 최신
ENV TZ = 아시아/도쿄
/etc/timezone
# GPG 키
# apt-get 업데이트 또는 apt-get 업그레이드 전
run apt-key adv--petch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/3bf863cc.pub
run apt-key adv--petch-keyys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
run apt update
실행 apt-get update
실행 apt-get install -y python3-pip
run pip3 install -u pip
실행 PIP3 설치 -업그레이드 세트 튜틀
run apt-get install -y wget libgl1-mesa-dev libglib2.0-0 git ffmpeg libavcodec-dev libavformat devev dev libswscale-dev
run pip3 설치 jupyterlab
실행 git 클론 https://github.com/sberbank-ai/sber-swap.git
run pip3 install -r ./sber-swap/requirements.txt
실행 sh ./sber-swap/download_models.sh
run wget -p ./sber-swap/arcface_model https://github.com/sberbank-ai/sber-swap/releases/download/arcface/backbone.pth
run wget -p ./sber-swap/arcface_model https://github.com/sberbank-ai/sber-swap/releases/download/arcface/iresnet.py
run wget -p ./sber-swap/insightface_func/models/antelope https://github.com/sberbank-ai/sber-swap/releases/downlop/antelope/glintr100.onnx
run wget -p ./sber-swap/insightface_func/models/antelope https://github.com/sberbank-ai/sber-swap/releases/down/antelope/scrfd_10g_bnkps.onnx
run wget -p ./sber-swap/weights https://github.com/sberbank-ai/sber-swap/releases/download/sber-swap-v2.0/g_unet_2blocks.pth
run wget -p ./sber-swap/weights https://github.com/sberbank-ai/sber-swap/releases/download/super-res/10_net_g.pth
run pip3 설치 opencv-contrib-python
실행 PIP3 설치 OpenCV-Python == 4.4.0.46

3. 컨테이너 생성

Power Shell에서 다음 명령을 실행하여 컨테이너를 만들 수 있습니다.

	  Docker Compose -f (Docker -Compose.yml 로의 전체 경로) up -d

예를 들어, 작업 폴더를 생성하고 dockerfile 및 docker-compose.yml을 만들면 다음과 같습니다.

	  docker compose -f d : \ work \ docker -compose.yml up -d

또한 컨테이너를 만드는 데 시간이 걸립니다. (저의 저자의 환경에서 2-3 시간)
건설이 완료 될 때까지 시간을 내십시오.

4. 프로그램 실행

오류가 생성되지 않으면 컨테이너가 생성되고 시작 상태에 있습니다.
브라우저에서 "LocalHost : 8888"을 입력하여 액세스하면 Jupyter Lab 화면에 배치됩니다.

화면에서 sber-swap 폴더를 입력하고 노트북 파일 (sberswapinference.ipynb)을 실행하여 얼굴 교체 스크립트를 실행할 수 있습니다.

얼굴 교체를 발견하는 방법

이번에는 아래 샘플 이미지를 사용하여 이동했습니다.
우리는 얼굴 교체를 쉽게 이해하기 위해 남성과 여성의 이미지를 결합했습니다.

이 이미지에는 치아가 표시되지 않지만 얼굴이 원래 이미지 (대상 이미지)와 일치하도록 노출 된 치아로 대체 된 것을 볼 수 있습니다.

나는 이것을 멋지게 말했지만 그것을 발견 할 수 있는지 확인하고 싶습니다.
아날로그 방식으로 확장하려고합니다.

확대되면 얼굴 주변의 영역이 매우 흐려진다는 것을 알 수 있습니다.
또한 헤어 라인은 멋지게 보이도록 조정되지만 남자의 머리 색깔을 반영한다는 것을 알 수 있습니다. 다른 작은 차이점이 있지만 Blur를 사용하여 얼굴 교체를 혼합 한 것으로 보입니다. 이 흐림을 알 수 있다면 어떻게 든 그것을 발견 할 수 있습니다.
다른 유용한 방법이있을 수 있지만 많은 얼굴 교체 이미지를 만들어 얼굴 교체 차별 모델을 만드는 것이 좋습니다.

이미지를 사용하여 딥 러닝 바카라 전략 사용 예 - 대체를위한 바카라 전략적 접근