TensorFlow.js怎么實現AI換臉使用

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步驟 1：準備工作

在開始之前，需要確保已經安裝了Node.js和npm。在終端中輸入以下命令來驗證：

node -v
npm -v

如果輸出了相應的版本號，說明已經安裝成功。

接著，需要安裝一些必要的依賴包。在終端中進入項目目錄，輸入以下命令來安裝：

npm install @tensorflow/tfjs @tensorflow-models/face-landmarks-detection @tensorflow/tfjs-node
npm install canvas

這里要注意有一個坑，安裝@tensorflow/tfjs-node的時候，需要確保你有全局安裝過windows-build-tools, 可以用npm 全局安裝一下。如果安裝失敗，可以嘗試用cnpm嘗試。

步驟 2：加載模型

加載TensorFlow.js提供的面部關鍵點檢測模型。這個模型是識別人臉的關鍵點，包括眼睛、鼻子、嘴巴等等。代碼如下：

// 導入所需的依賴包
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
const faceLandmarksDetection = require('@tensorflow-models/face-landmarks-detection');
// 加載面部關鍵點檢測模型
const loadModel = async () => {
  const model = await faceLandmarksDetection.load(
    faceLandmarksDetection.SupportedPackages.mediapipeFacemesh,
    { shouldLoadIrisModel: false }
  );
  return model;
};
// 調用loadModel函數加載模型
const model = await loadModel();

上述代碼中作用是識別人臉的關鍵點，使用faceLandmarksDetection.load方法加載模型。mediapipeFacemesh模型可以檢測出人臉的468個關鍵點。如果需要檢測虹膜，可以將shouldLoadIrisModel參數設置為true。最后調用loadModel函數得到加載好的模型。

步驟 3：加載圖片

接下來，需要加載需要處理的兩張圖片。使用canvas來完成這個任務。代碼如下：

const { createCanvas, loadImage } = require('canvas');
// 加載兩張圖片
const loadImages = async () => {
  // 創建canvas并獲取context
  const canvas = createCanvas(640, 480);
  const ctx = canvas.getContext('2d');
  // 加載sourceImage
  const sourceImage = await loadImage('source.jpg');
  canvas.width = sourceImage.width;
  canvas.height = sourceImage.height;
  ctx.drawImage(sourceImage, 0, 0);
  // 加載targetImage
  const targetImage = await loadImage('target.jpg');
  canvas.width = targetImage.width;
  canvas.height = targetImage.height;
  ctx.drawImage(targetImage, 0, 0);
  // 返回結果
  return { sourceImage, targetImage, canvas };
};
// 調用loadImages函數加載圖片
const { sourceImage, targetImage, canvas } = await loadImages();

這里假設source.jpg和target.jpg是兩張需要處理的圖片。

步驟 4：提取面部關鍵點

有了模型和圖片之后，就可以提取出兩張圖片中的面部關鍵點了。提取面部關鍵點代碼如下：

const extractFaceLandmarks = async (model, image) => {
  // 將image轉換成tensor
  const tensor = tf.browser.fromPixels(image);
  // 使用estimateFaces方法得到關鍵點
  const predictions = await model.estimateFaces({
    input: tensor,
    returnTensors: false,
    flipHorizontal: false,
    predictIrises: false
  });
  // 釋放tensor占用的內存
  tensor.dispose();
  return predictions;
};
// 提取sourceImage和targetImage的面部關鍵點
const sourceFaceLandmarks = await extractFaceLandmarks(model, sourceImage);
const targetFaceLandmarks = await extractFaceLandmarks(model, targetImage);

這段代碼實現了從圖片中提取面部關鍵點的功能。通過將圖片轉換為tensor，然后使用estimateFaces方法，得到包含關鍵點信息的數組。最后，釋放tensor占用的內存。

步驟 5：應用變形

有了兩張圖片的面部關鍵點之后，就可以開始應用變形了。代碼如下：

// 導入FaceMesh和Geometry2d類
const { FaceMesh } = require('@mediapipe/face_mesh');
const { Geometry2d } = require('@mediapipe/geometry');
// 定義applyWarp函數
const applyWarp = (sourceFaceLandmarks, targetFaceLandmarks, sourceImage, targetImage) => {
  // 創建FaceMesh、Geometry2d實例
  const faceMesh = new FaceMesh();
  const sourceGeometry = new Geometry2d();
  const targetGeometry = new Geometry2d();
  // 定義warpTriangles函數，使用Delaunay算法將source和target的關鍵點連接起來，得到一組三角形網格
  const warpTriangles = (sourcePoints, targetPoints) => {
    const delaunay = d3.Delaunay.from(sourcePoints);
    const { triangles } = delaunay;
    const sourceTriangles = triangles.map(i => sourcePoints[i]);
    const targetTriangles = triangles.map(i => targetPoints[i]);
    return { sourceTriangles, targetTriangles };
  };
  // 對source和target的關鍵點應用warpTriangles函數，得到sourceTriangles和targetTriangles
  const { sourceTriangles, targetTriangles } = warpTriangles(sourceFaceLandmarks[0].scaledMesh, targetFaceLandmarks[0].scaledMesh);
  // 將sourceTriangles和targetTriangles轉換為Geometry2d實例
  sourceGeometry.setFromPoints(sourceTriangles.flat());
  targetGeometry.setFromPoints(targetTriangles.flat());
  // 計算仿射變換矩陣
  const warp = sourceGeometry.getAffineTransform(targetGeometry);
  // 創建canvas并繪制sourceImage
  const { canvas } = createCanvas(sourceImage.width, sourceImage.height);
  const ctx = canvas.getContext('2d');
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(sourceFaceLandmarks[0].scaledMesh[0][0], sourceFaceLandmarks[0].scaledMesh[0][1]);
  for (let i = 1; i < sourceFaceLandmarks[0].scaledMesh.length; i++) {
    ctx.lineTo(sourceFaceLandmarks[0].scaledMesh[i][0], sourceFaceLandmarks[0].scaledMesh[i][1]);
  }
  ctx.closePath();
  ctx.clip();
  // 將targetImage按照仿射變換矩陣映射到sourceImage上
  ctx.setTransform(warp[0], warp[3], warp[1], warp[4], warp[2], warp[5]);
  ctx.drawImage(targetImage, 0, 0, targetImage.width, targetImage.height, 0, 0, sourceImage.width, sourceImage.height);
  // 將生成的圖片轉換為buffer并返回
  return canvas.toBuffer();
};
// 應用applyWarp函數
const result = applyWarp(sourceFaceLandmarks, targetFaceLandmarks, sourceImage, targetImage);

這里使用的是FaceMesh模型，它可以將面部關鍵點轉換為三角形網格。然后使用Delaunay算法將兩張圖片中的關鍵點連接起來，得到一組三角形網格。最后，將sourceImage中的每個三角形，通過仿射變換映射到targetImage上，從而實現換臉的效果。將生成的圖片轉換為buffer，即可完成整個換臉過程。

result變量是通過應用變形函數applyWarp生成的圖片的二進制數據流。其包含了將sourceImage中的面部特征轉移到targetImage上的結果，即實現了AI換臉的效果。

用Node.js中的fs模塊將result保存為圖片。以下是示例代碼：

const fs = require('fs');
fs.writeFileSync('result.jpg', result);

將 result保存為result.jpg。

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