AI绘图脸部面罩的细节处理演示代码
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Reshape, Conv2D, Conv2DTranspose, LeakyReLU
from tensorflow.keras.models import Sequential
# 定义模型
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Input(shape=(64, 64, 3)))# 输入图像，64x64像素，3通道
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))# 卷积层
model.add(Conv2DTranspose(64, (3, 3), activation='relu'))# 上采样层
model.add(Conv2D(3, (3, 3), activation='sigmoid'))# 输出层，使用sigmoid激活函数来输出0-1之间的值
return model
# 加载训练好的模型
model = create_model()
model.load_weights('face_mask_generator_model.h5')# 需要先训练模型并保存权重到face_mask_generator_model.h5文件中
# 使用模型生成面罩图像
def generate_face_mask(image):
# 将图像大小调整为64x64像素
image = cv2.resize(image, (64, 64))
# 将图像转换为0-1之间的值
image = image / 255.0
# 使用模型生成面罩图像
mask = model.predict(np.array())
# 将面罩图像转换为0-1之间的值并调整大小为原始图像大小
mask = cv2.resize(mask, (image.shape, image.shape))
return mask
页:
[1]