AI绘图脸部面罩的细节处理演示代码

bingwangzi

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([image]))  
    # 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[0], (image.shape[0], image.shape[1]))  
    return mask