适用于 Android 设备的人脸风格化指南

借助 MediaPipe Face Stylizer 任务，您可以对图片中的人脸应用人脸风格化效果。 您可以使用此任务创建各种风格的虚拟头像。

这些说明中介绍的代码示例可在 GitHub 上找到。如需详细了解此任务的功能、模型和配置选项，请参阅概览。

代码示例

MediaPipe Tasks 示例代码是对 Android 人脸美化应用的基本实现。该示例会对提供给应用的图片应用脸部风格化处理。

您可以将该应用用作您自己的 Android 应用的起点，也可以在修改现有应用时参考该应用。Face Stylizer 示例代码托管在 GitHub 上。

下载代码

以下说明介绍了如何使用 git 命令行工具创建示例代码的本地副本。

如需下载示例代码，请执行以下操作：

1. 使用以下命令克隆 Git 代码库：

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

2. （可选）将您的 Git 实例配置为使用稀疏检出，以便您只保留 Face Stylizer 示例应用的文件：

   cd mediapipe
   git sparse-checkout init --cone
   git sparse-checkout set examples/face_stylization/android
   

创建示例代码的本地版本后，您可以将项目导入 Android Studio 并运行应用。如需了解相关说明，请参阅 Android 设置指南。

关键组件

以下文件包含此人脸风格化示例应用的重要代码：

• FaceStylizationHelper.kt：初始化人脸美化器，并处理模型和代理选择。
• MainActivity.kt：提供结果和输出，并处理所有错误。

设置

本部分介绍了专门用于设置开发环境和代码项目以使用 Face Stylizer 的关键步骤。如需了解如何设置开发环境以使用 MediaPipe 任务（包括平台版本要求）的一般信息，请参阅 Android 设置指南。

依赖项

人脸美化任务使用 com.google.mediapipe:tasks-vision 库。将此依赖项添加到 Android 应用的 build.gradle 文件中：

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

型号

MediaPipe Face Stylizer 任务需要与此任务兼容的训练模型软件包。如需详细了解 Face Stylizer 的已训练模型，请参阅任务概览的“模型”部分。

选择并下载模型，然后将其存储在项目目录中：

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

在 ModelAssetPath 参数中指定模型的路径。

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

创建任务

MediaPipe Face Stylizer 任务使用 createFromOptions() 函数来设置任务。createFromOptions() 函数接受配置选项的值。如需详细了解配置选项，请参阅配置选项。

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)

配置选项

此任务针对 Android 应用提供了以下配置选项：

准备数据

美颜修图工具适用于静态图片。该任务会处理数据输入预处理，包括调整大小、旋转和值归一化。以下代码演示了如何将数据交出以进行处理。

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()

运行任务

对输入图片使用 FaceStylizer.stylize() 方法运行样式设置器：

val result = FaceStylizer.stylize(mpImage)

处理和显示结果

人脸美化工具会返回一个 FaceStylizerResult 对象，其中包含一个 MPImage 对象，该对象包含输入图片中最显眼的人脸的美化效果。

以下是此任务的输出数据示例：

上述输出是通过将色彩素描模型应用于以下输入图片而创建的：