Zadanie MediaPipe Stylizer pozwala stosować style twarzy do twarzy na zdjęciu. Możesz używać tego zadania do tworzenia wirtualnych awatarów w różnych stylach.
Przykładowy kod opisany w tych instrukcjach jest dostępny na GitHub Więcej informacji o funkcjach, modelach i opcjach konfiguracji zapoznaj się z Przeglądem.
Przykładowy kod
Przykładowy kod Stylizatora twarzy zapewnia pełną implementację tego w JavaScripcie. Ten kod pomoże Ci przetestować to zadanie i zacznij tworzyć własną aplikację do stylizacji twarzy. Możesz wyświetlać, uruchamiać edytuj stylizator twarzy przykład kod tylko w przeglądarce. przeglądarki.
Konfiguracja
W tej sekcji znajdziesz najważniejsze czynności, które musisz wykonać, aby skonfigurować środowisko programistyczne. aby używać Stylizatora twarzy. Ogólne informacje o konfigurowaniu środowisko programistyczne stron internetowych i JavaScriptu, w tym wersja platformy wymagania znajdziesz w przewodniku konfiguracji witryn internetowych.
Pakiety JavaScript
Kod stylizatora twarzy jest dostępny w narzędziu MediaPipe @mediapipe/tasks-vision
Pakiet NPM. Możesz znaleźć
pobierz te biblioteki, postępując zgodnie z instrukcjami na platformie Konfiguracja
.
Wymagane pakiety możesz zainstalować za pomocą NPM za pomocą tego polecenia:
npm install @mediapipe/tasks-vision
Jeśli chcesz zaimportować kod zadania za pomocą sieci dostarczania treści (CDN) , dodaj następujący kod do sekcji <head> w pliku HTML:
<!-- You can replace JSDeliver with another CDN if you prefer -->
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision/vision_bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
Model
Zadanie MediaPipe Face Stylizer wymaga wytrenowanego modelu zgodnego z tym zadanie. Więcej informacji o dostępnych wytrenowanych modelach dotyczących stylizacji twarzy znajdziesz tutaj zapoznaj się z omówieniem zadania sekcją Modele.
Wybierz i pobierz model, a następnie zapisz go w katalogu projektu:
<dev-project-root>/app/shared/models/
Tworzenie zadania
Aby przygotować zadanie, użyj jednej z funkcji Stylizatora twarzy createFrom...()
prowadzone zależności. Używaj funkcji createFromModelPath() z parametrami względnymi lub
bezwzględna ścieżka do pliku wytrenowanego modelu. Jeśli model jest już wczytany do
pamięci, możesz użyć metody createFromModelBuffer().
Poniższy przykładowy kod pokazuje użycie funkcji createFromOptions() do
skonfigurować zadanie. Funkcja createFromOptions pozwala dostosować
Stylizator twarzy z opcjami konfiguracji.
Poniższy kod pokazuje, jak utworzyć i skonfigurować zadanie z niestandardowym użyciem opcje:
const vision = await FilesetResolver.forVisionTasks(
// path/to/wasm/root
"https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision@latest/wasm"
);
const facestylizer = await FaceStylizer.createFromOptions(
vision,
{
baseOptions: {
modelAssetPath: "https://storage.googleapis.com/mediapipe-models/face_stylizer/blaze_face_stylizer/float32/latest/face_stylizer_color_sketch.task"
},
});
Przygotuj dane
Stylizator twarzy może stylizować twarze na obrazach w dowolnym formacie obsługiwanym przez gospodarza przeglądarki. Zadanie obejmuje również wstępne przetwarzanie danych wejściowych, w tym zmianę rozmiaru, rotacji i normalizacji wartości.
Uruchamianie zadania
Styl twarzy używa metody stylize() do aktywowania wnioskowania. Zadanie
przetwarza dane, próbuje stylizować twarze, a następnie zgłasza wyniki.
Wywołania metody stylize() Stylizatora twarzy są uruchamiane synchronicznie i blokują
wątku interfejsu.
Ten kod pokazuje, jak wykonywać przetwarzanie za pomocą modelu zadań:
const image = document.getElementById("image") as HTMLImageElement;
const faceStylizerResult = faceStylizer.stylize(image);
Obsługa i wyświetlanie wyników
Stylizator twarzy zwraca obiekt MPImage ze stylizacją o największej
wyraźną twarz na obrazie wejściowym.
Poniżej znajdziesz przykładowe dane wyjściowe tego zadania:
Powyższy wynik został utworzony przez zastosowanie szkicu kolorów. do następującego obrazu wejściowego:
