No face detected! 这个提示怎么关闭呀？

在使用阿里云模型进行图片转换时，如果您希望通过代码调用并减少或关闭命令行中输出的提示信息，可以采取以下几种方式：

1. 捕获和抑制输出：在Python中，您可以使用os模块的devnull配合subprocess来抑制标准输出和错误。但请注意，这种方法适用于直接调用外部命令行工具的情景，对于通过库（如transformers）调用的pipeline可能不适用。

2. 使用Pipeline的quiet模式：部分Pipeline或库函数提供了控制日志输出级别的方法。虽然原生的Hugging Face Transformers Pipeline没有直接提供一个quiet参数，但您可以修改全局的日志级别来达到类似效果。在开始转换之前，设置日志级别为ERROR或CRITICAL可以隐藏INFO及以下级别的消息。

   import logging
   from transformers import pipeline
   
   # 设置日志级别为ERROR，以隐藏INFO和DEBUG级别的消息
   logging.getLogger("transformers").setLevel(logging.ERROR)
   
   img2cartoon = pipeline('image-portrait-stylization', model='damo/cv_unet_person-image-cartoon_compound-models')
   

3. 自定义日志处理器：更精细地控制日志输出，可以通过创建自定义日志处理器实现。这样，您可以在处理每张图片前后临时改变日志级别。

4. 利用上下文管理器临时更改日志级别：如果希望在特定代码块内暂时改变日志级别，可以定义一个上下文管理器。

   import contextlib
   
   @contextlib.contextmanager
   def suppress_logs(level=logging.ERROR):
      previous_level = logging.getLogger().getEffectiveLevel()
      logging.getLogger().setLevel(level)
      try:
          yield
      finally:
          logging.getLogger().setLevel(previous_level)
   
   # 使用上下文管理器
   with suppress_logs():
      for img in images:
          img2cartoon(img)
   

以上方法可以帮助您在批量处理图片时减少不必要的输出，使查看结果更加方便。请根据您的具体使用环境选择合适的方法。