Android 的臉部風格化指南

MediaPipe 臉部觸控筆工作可讓你為圖片中的臉孔套用臉孔風格。透過這項工作，您可以建立各種風格的虛擬顯示圖片。

如需上述指示中所述的程式碼範例，請前往 GitHub。進一步瞭解功能、模型和設定選項請參閱總覽。

程式碼範例

MediaPipe Tasks 程式碼範例是臉部樣式設定的基本實作 App Engine 應用程式這個範例會將臉部風格化技術套用至應用程式。

您可以將應用程式做為起點，當做 Android 應用程式的起點，也可以參照應用程式做出決定臉部樣式設定範例程式碼 GitHub。

下載程式碼

以下說明如何建立範例的本機副本 git 指令列工具編寫程式碼。

如要下載範例程式碼，請按照下列步驟操作：

使用下列指令複製 git 存放區：

git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples

您也可以設定 Git 執行個體來使用稀疏結帳功能，僅限臉部樣式設定範例應用程式的檔案：
```
cd mediapipe
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set examples/face_stylization/android
```

建立範例程式碼的本機版本後，您可以匯入專案然後執行應用程式如需操作說明，請參閱 Android：

重要元件

下列檔案包含這個臉部風格化範例的重要程式碼應用程式：

FaceStylizationHelper.kt：初始化臉部風格化工具，處理模型並委派選取項目。
MainActivity.kt：提供結果和輸出內容，並處理所有錯誤。

設定

本節說明設定開發環境的重要步驟，以及以及專門使用 Face Stylizer 的程式碼專案如需設定開發環境以使用 MediaPipe 工作，包括：平台版本需求，請參閱這份指南 Android：

依附元件

臉部樣式設定工作會使用 com.google.mediapipe:tasks-vision 程式庫。新增以下依附元件到 Android 應用程式的 build.gradle 檔案：

dependencies {
    implementation 'com.google.mediapipe:tasks-vision:latest.release'
}

型號

MediaPipe Face Stylizer 工作需要訓練完成的模型套裝組合，且必須與執行這項工作如要進一步瞭解適用於臉部風格化工具的已訓練模型，請參閱工作總覽的「模型」一節。

選取並下載模型，然後儲存在專案目錄中：

<dev-project-root>/src/main/assets

在 ModelAssetPath 參數中指定模型的路徑。

val modelName = "https://storage.googleapis.com/mediapipe-models/face_stylizer/blaze_face_stylizer/float32/latest/face_stylizer_color_sketch.task"
baseOptionsBuilder.setModelAssetPath(modelName)

建立工作

MediaPipe Face Stylizer 工作會使用 createFromOptions() 函式設定工作。createFromOptions() 函式可接受設定值只要設定成「自動重新啟動」和「在主機維護期間」選項即可如要進一步瞭解設定選項，請參閱設定選項。

val baseOptionsBuilder = BaseOptions.builder().setModelAssetPath(modelName)
val baseOptions = baseOptionBuilder.build()

val optionsBuilder =
    FaceStylizer.FaceStylizerOptions.builder()
        .setBaseOptions(baseOptionsBuilder.build())

val options = optionsBuilder.build()

FaceStylizer =
    FaceStylizer.createFromOptions(context, options)

設定選項

這項工作有下列 Android 應用程式設定選項：

選項名稱	說明	值範圍	預設值
`errorListener`	設定選用的錯誤事件監聽器。	`N/A`	`Not set`

準備資料

人臉解鎖功能適用於靜態圖片。這個工作會處理資料輸入進行預先處理作業，包括調整大小、旋轉及值正規化。下列程式碼示範如何轉交資料進行處理。

import com.google.mediapipe.framework.image.BitmapImageBuilder
import com.google.mediapipe.framework.image.MPImage

// Convert the input Bitmap object to an MPImage object to run inference
val mpImage = BitmapImageBuilder(image).build()

執行工作

在輸入圖片上使用 FaceStylizer.stylize() 方法執行風格化工具：

val result = FaceStylizer.stylize(mpImage)

處理及顯示結果

臉部樣式設定會傳回 FaceStylizerResult 物件，其中包含對輸入內容中最醒目的臉孔進行風格化的 MPImage 物件圖片。

以下範例顯示這項工作的輸出資料範例：

以上輸出內容是使用色彩草圖建立而成新增至下列輸入圖片：