体验人像美肤模型

简介: 人像美肤模型对输入含有人像的图像进行处理,无需任何额外输入,实现脸部皮肤区域匀肤(处理痘印、肤色不均等)、去瑕疵(脂肪粒、斑点、痣等)及全身皮肤区域美白。模型仅对皮肤区域进行处理,不影响其他区域。

ModelScope是什么

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  • ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台,为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品,让模型应用更简单!
  • 我们希望在汇集行业领先的预训练模型,减少开发者的重复研发成本,提供更加绿色环保、开源开放的AI开发环境和模型服务,助力绿色“数字经济”事业的建设。 ModelScope平台将以开源的方式提供多类优质模型,开发者可在平台上免费体验与下载使用。

提供的服务有哪些

  • 丰富的预训练SOTA模型

    • 覆盖NLP、CV、Audio等多领域的具有竞争力的SOTA模型,更有行业领先的多模态大模型,全部免费开放下载以及使用。
  • 多元开放的数据集

    • 汇集行业和学术热门的公开数据集,更有阿里巴巴集团贡献的专业领域数据集等你来探索。
  • 一行代码使用模型推理能力

    • 提供基于模型的本地推理接口,以及线上模型推理预测服务,方便开发者快速验证与使用。
  • 十行代码快速构建专属行业模型

    • 十行代码实现对预训练模型的调优训练(finetune),方便开发者基于行业数据集快速构建专属行业模型。
  • 即开即用的在线开发平台

    • 一键开启在线notebook实训平台,集成官方镜像免除环境安装困扰,链接澎湃云端算力,体验便捷的交互式编程。
  • 灵活的模型框架与部署方式

    • 兼容主流AI框架,更好地实现模型迁移;多种模型训练与服务部署方式,提供更多自主可控的选择。

人像美肤介绍

  • 使用阿里云提供的人像美肤模型
  • 人像美肤模型对输入含有人像的图像进行处理,无需任何额外输入,实现脸部皮肤区域匀肤(处理痘印、肤色不均等)、去瑕疵(脂肪粒、斑点、痣等)及全身皮肤区域美白。模型仅对皮肤区域进行处理,不影响其他区域。

代码示例

  • 本模型基于pytorch(匀肤、去瑕疵), tensorflow(皮肤分割)进行训练和推理,在ModelScope框架上,提供输入图片,即可以通过简单的Pipeline调用来使用人像美肤模型。
  • 通过官方提供的在线编辑器,运行此代码,可以看到效果
import cv2
from modelscope.outputs import OutputKeys
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

skin_retouching = pipeline(Tasks.skin_retouching,model='damo/cv_unet_skin-retouching')
result = skin_retouching('test.png')
cv2.imwrite('result.png', result[OutputKeys.OUTPUT_IMG])

0.png

  • 模型训练数据有限,部分非常规图像或者人像占比过小可能会影响皮肤分割(美白)效果。
  • 在人脸分辨率大于100×100的图像上可取得期望效果,分辨率过小时皮肤区域本身比较模糊,美肤效果不明显。
  • 通过阿里云提供的人像美容,我们都可以自己处理这些照片,体验还是不错的
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