TensorFlow.js怎么实现AI换脸使用

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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 -vnpm -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-nodenpm 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');  canvas.width = sourceImage.width;  canvas.height = sourceImage.height;  ctx.drawImage(sourceImage, 0, 0);  // 加载targetImage  const targetImage = await loadImage('target.jpg');  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和target.jpg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 < sourceFaceLandmarks[0].scaledMesh.length; i++) {    ctx.lineTo(sourceFaceLandmarks[0].scaledMesh[i][0], sourceFaceLandmarks[0].scaledMesh[i][1]);  }  ctx.closePath();  ctx.clip();  // 将targetImage按照仿射变换矩阵映射到sourceImage上  ctx.setTransform(warp[0], warp[3], warp[1], warp[4], warp[2], warp[5]);  ctx.drawImage(targetImage, 0, 0, targetImage.width, targetImage.height, 0, 0, sourceImage.width, sourceImage.height);  // 将生成的图片转换为buffer并返回  return canvas.toBuffer();};// 应用applyWarp函数const result = applyWarp(sourceFaceLandmarks, targetFaceLandmarks, sourceImage, targetImage);

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', result);

将 result保存为result.jpg。

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