MaochengHu 576cda45b8 first commit		%!s(int64=2) %!d(string=hai) anos
..
blazeface	576cda45b8 first commit	%!s(int64=2) %!d(string=hai) anos
demo_images	576cda45b8 first commit	%!s(int64=2) %!d(string=hai) anos
element_source	576cda45b8 first commit	%!s(int64=2) %!d(string=hai) anos
solov2	576cda45b8 first commit	%!s(int64=2) %!d(string=hai) anos
solov2_blazeface	576cda45b8 first commit	%!s(int64=2) %!d(string=hai) anos
README.md	576cda45b8 first commit	%!s(int64=2) %!d(string=hai) anos
test_main.py	576cda45b8 first commit	%!s(int64=2) %!d(string=hai) anos
test_server.py	576cda45b8 first commit	%!s(int64=2) %!d(string=hai) anos

人像圣诞特效自动生成工具

通过SOLOv2实例分割模型分割人像，并通过BlazeFace关键点模型检测人脸关键点，然后根据两个模型输出结果更换圣诞风格背景并为人脸加上圣诞老人胡子、圣诞眼镜及圣诞帽等特效。本项目通过PaddleHub可直接发布Server服务，供本地调试与前端直接调用接口。您可通过以下二维码中微信小程序直接体验：

环境搭建

环境依赖

paddlepaddle >= 2.0.0rc0
paddlehub >= 2.0.0b1

模型准备

首先要获取模型，可在模型配置文件里配置solov2与blazeface_keypoint，训练模型，并导出模型。也可直接下载我们准备好模型： blazeface_keypoint模型和 solov2模型。 注意： 下载的模型需要解压后使用。
然后将两个模型文件夹中的文件(infer_cfg.yml、__model__和__params__)分别拷贝至blazeface/blazeface_keypoint/ 和 solov2/solov2_r101_vd_fpn_3x/文件夹内。

hub安装blazeface和solov2模型

hub install solov2
hub install blazeface

hub安装solov2_blazeface圣诞特效自动生成串联模型

$ hub install solov2_blazeface

开始测试

本地测试

python test_main.py

运行成功后，预测结果会保存到chrismas_final.png。

serving测试

step1: 启动服务

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
hub serving start -m solov2_blazeface -p 8880

step2: 在服务端发送预测请求

python test_server.py

运行成功后，预测结果会保存到chrismas_final.png。

README.md

人像圣诞特效自动生成工具

环境搭建

环境依赖

模型准备

hub安装blazeface和solov2模型

hub安装solov2_blazeface圣诞特效自动生成串联模型

开始测试

本地测试

serving测试

效果展示