这篇文章主要为大家介绍了TensorFlow.js实现AI换脸使用示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
前言
相信很多小伙伴对TensorFlow.js早已有所耳闻，它是一个基于JavaScript的深度学习库，可以在Web浏览器中运行深度学习模型。AI换脸是一种基于深度学习的图像处理技术，将一张人脸照片的表情、头发、嘴唇等特征转移到另一张人脸照片上，从而实现换脸效果。本文将介绍如何使用TensorFlow.js实现AI换脸
步骤 1：准备工作
在开始之前，需要确保已经安装了Node.js和npm。在终端中输入以下命令来验证：
node -v npm -v
如果输出了相应的版本号，说明已经安装成功。
接着，需要安装一些必要的依赖包。在终端中进入项目目录，输入以下命令来安装：
npm install @tensorflow/tfjs @tensorflow-models/face-landmarks-detection @tensorflow/tfjs-node npm install canvas
这里要注意有一个坑，安装@tensorflow/tfjs-node的时候，需要确保你有全局安装过windows-build-tools, 可以用npm 全局安装一下。如果安装失败，可以尝试用cnpm尝试
步骤 2：加载模型
加载TensorFlow.js提供的面部关键点检测模型。这个模型是识别人脸的关键点，包括眼睛、鼻子、嘴巴等等。代码如下：
// 导入所需的依赖包 const tf = require('@tensorflow/tfjs-node'); const faceLandmarksDetection = require('@tensorflow-models/face-landmarks-detection'); // 加载面部关键点检测模型 const loadModel = async () => { const model = await faceLandmarksDetection.load( faceLandmarksDetection.SupportedPackages.mediapipeFacemesh, { shouldLoadIrisModel: false } ); return model; }; // 调用loadModel函数加载模型 const model = await loadModel(); 上述代码中作用是识别人脸的关键点，使用faceLandmarksDetection.load方法加载模型。mediapipeFacemesh模型可以检测出人脸的468个关键点。如果需要检测虹膜，可以将shouldLoadIrisModel参数设置为true。最后调用loadModel函数得到加载好的模型。
步骤 3：加载图片
接下来，需要加载需要处理的两张图片。使用canvas来完成这个任务。代码如下：
const { createCanvas, loadImage } = require('canvas'); // 加载两张图片 const loadImages = async () => { // 创建canvas并获取context const canvas = createCanvas(640, 480); const ctx = canvas.getContext('2d'); // 加载sourceImage const sourceImage = await loadImage('source.jpg-600'); canvas.width = sourceImage.width; canvas.height = sourceImage.height; ctx.drawImage(sourceImage, 0, 0); // 加载targetImage const targetImage = await loadImage('target.jpg-600'); canvas.width = targetImage.width; canvas.height = targetImage.height; ctx.drawImage(targetImage, 0, 0); // 返回结果 return { sourceImage, targetImage, canvas }; }; // 调用loadImages函数加载图片 const { sourceImage, targetImage, canvas } = await loadImages(); 这里假设source.jpg-600和target.jpg-600是两张需要处理的图片。
步骤 4：提取面部关键点
有了模型和图片之后，就可以提取出两张图片中的面部关键点了。提取面部关键点代码如下：
const extractFaceLandmarks = async (model, image) => { // 将image转换成tensor const tensor = tf.browser.fromPixels(image); // 使用estimateFaces方法得到关键点 const predictions = await model.estimateFaces({ input: tensor, returnTensors: false, flipHorizontal: false, predictIrises: false }); // 释放tensor占用的内存 tensor.dispose(); return predictions; }; // 提取sourceImage和targetImage的面部关键点 const sourceFaceLandmarks = await extractFaceLandmarks(model, sourceImage); const targetFaceLandmarks = await extractFaceLandmarks(model, targetImage); 这段代码实现了从图片中提取面部关键点的功能。通过将图片转换为tensor，然后使用estimateFaces方法，得到包含关键点信息的数组。最后，释放tensor占用的内存。
步骤 5：应用变形
有了两张图片的面部关键点之后，就可以开始应用变形了。代码如下：
// 导入FaceMesh和Geometry2d类 const { FaceMesh } = require('@mediapipe/face_mesh'); const { Geometry2d } = require('@mediapipe/geometry'); // 定义applyWarp函数 const applyWarp = (sourceFaceLandmarks, targetFaceLandmarks, sourceImage, targetImage) => { // 创建FaceMesh、Geometry2d实例 const faceMesh = new FaceMesh(); const sourceGeometry = new Geometry2d(); const targetGeometry = new Geometry2d(); // 定义warpTriangles函数，使用Delaunay算法将source和target的关键点连接起来，得到一组三角形网格 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 }; }; // 对source和target的关键点应用warpTriangles函数，得到sourceTriangles和targetTriangles const { sourceTriangles, targetTriangles } = warpTriangles(sourceFaceLandmarks[0].scaledMesh, targetFaceLandmarks[0].scaledMesh); // 将sourceTriangles和targetTriangles转换为Geometry2d实例 sourceGeometry.setFromPoints(sourceTriangles.flat()); targetGeometry.setFromPoints(targetTriangles.flat()); // 计算仿射变换矩阵 const warp = sourceGeometry.getAffineTransform(targetGeometry); // 创建canvas并绘制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 这里使用的是FaceMesh模型，它可以将面部关键点转换为三角形网格。然后使用Delaunay算法将两张图片中的关键点连接起来，得到一组三角形网格。最后，将sourceImage中的每个三角形，通过仿射变换映射到targetImage上，从而实现换脸的效果。将生成的图片转换为buffer，即可完成整个换脸过程。
result变量是通过应用变形函数applyWarp生成的图片的二进制数据流。其包含了将sourceImage中的面部特征转移到targetImage上的结果，即实现了AI换脸的效果。
用Node.js中的fs模块将result保存为图片。以下是示例代码：
const fs = require('fs'); fs.writeFileSync('result.jpg-600', result); 将 result保存为result.jpg-600。
写在最后
用TensorFlow.js实现AI换脸，需要注意的是，由于FaceMesh模型较为复杂，换脸效果可能会受到面部角度、光照等因素的影响, 导致结果不理想甚至换脸失败。
以上就是TensorFlow.js实现AI换脸使用示例详解的详细内容，更多关于TensorFlow.js AI换脸的资料请关注0133技术站其它相关文章！
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