AI + Milvus:将时尚应用搭建进行到底

在上一篇文章中，我们学习了如何利用人工智能技术（例如开源 AI 向量数据库 Milvus 和 Hugging Face 模型）寻找与自己穿搭风格相似的明星。在这篇文章中，我们将进一步介绍如何通过对上篇文章中的项目代码稍作修改，获得更详细和准确的结果，文末附赠彩蛋。

注：试用此项目应用，需要点击下载并使用 notebook

01.回顾前文

在深入探讨前，先简要回顾一下前一篇教程文章。

导入所需的图像处理库和工具

首先导入所有必要的图像处理库，包括用于特征提取的 torch、transformers 中的 segformer 对象、matplotlib 和 torchvision 中的 Resize、masks_to_boxes和crop 等。

import torch
from torch import nn, tensor
from transformers import AutoFeatureExtractor, SegformerForSemanticSegmentation
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.transforms import Resize
import torchvision.transforms as T
from torchvision.ops import masks_to_boxes
from torchvision.transforms.functional import crop

预处理明星照片

在导入所有必要的图像处理库和工具后，就可以开始处理图像。以下三个函数 get_segmentation、get_masks 和 crop_images 用于分割并裁剪图片中的时尚单品，以供后续使用。

import torch
def get_segmentation(extractor, model, image):
    inputs = extractor(images=image, return_tensors="pt")

    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits.cpu()

    upsampled_logits = nn.functional.interpolate(
        logits,
        size=image.size[::-1],
        mode="bilinear",
        align_corners=False,
    )

    pred_seg = upsampled_logits.argmax(dim=1)[0]
    return pred_seg

# 返回两个 masks（tensor）列表和 obj_ids（int）
# 来自 Hugging Face 的 mattmdjaga/segformer_b2_clothes 模型
def get_masks(segmentation):
    obj_ids = torch.unique(segmentation)
    obj_ids = obj_ids[1:]
    masks = segmentation == obj_ids[:, None, None]
    return masks, obj_ids

def crop_images(masks, obj_ids, img):
    boxes = masks_to_boxes(masks)
    crop_boxes = []
    for box in boxes:
        crop_box = tensor([box[0], box[1], box[2]-box[0], box[3]-box[1]])
        crop_boxes.append(crop_box)
    preprocess = T.Compose([
        T.Resize(size=(256, 256)),
        T.ToTensor()
    ])
    cropped_images = {}
    for i in range(len(crop_boxes)):
        crop_box = crop_boxes[i]
        cropped = crop(img, crop_box[1].item(), crop_box[0].item(), crop_box[3].item(), crop_box[2].item())
        cropped_images[obj_ids[i].item()] = preprocess(cropped)
    return cropped_images

将图像数据存储到向量数据库中

选择开源向量数据库 Milvus 来存储图像数据。开始前，需要先解压包含照片的 zip 文件，并在 notebook 相同的根目录中创建照片文件夹。完成后，可以运行以下代码来将图像数据存储在 Milvus 中。

import os
image_paths = []
for celeb in os.listdir("./photos"):
    for image in os.listdir(f"./photos/{celeb}/"):
        image_paths.append(f"./photos/{celeb}/{image}")

from milvus import default_server
from pymilvus import utility, connections
default_server.start()
connections.connect(host="127.0.0.1", port=default_server.listen_port)
DIMENSION = 2048
BATCH_SIZE = 128
COLLECTION_NAME = "fashion"
TOP_K = 3
from pymilvus import FieldSchema, CollectionSchema, Collection, DataType

fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
    FieldSchema(name='filepath', dtype=DataType.VARCHAR, max_length=200),
    FieldSchema(name="name", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=200),
    FieldSchema(name="seg_id", dtype=DataType.INT64),
    FieldSchema(name='embedding', dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=DIMENSION)
]

schema = CollectionSchema(fields=fields)
collection = Collection(name=COLLECTION_NAME, schema=schema)
index_params = {
    "index_type": "IVF_FLAT",
    "metric_type": "L2",
    "params": {"nlist": 128},
}
collection.create_index(field_name="embedding", index_params=index_params)
collection.load()

接着，运行以下代码，使用来自 Hugging Face 的 Nvidia ResNet 50 模型生成 embedding 向量。

# 如遇 SSL 证书 URL 错误，请在导入 resnet50 模型前运行此步骤
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
# 并删除最后一层模型输出
embeddings_model = torch.hub.load('NVIDIA/DeepLearningExamples:torchhub', 'nvidia_resnet50', pretrained=True)
embeddings_model = torch.nn.Sequential(*(list(embeddings_model.children())[:-1]))
embeddings_model.eval()

以下函数定义了如何将图像转换为向量并插入到 Milvus 向量数据库中。代码会循环遍历所有图像。（注意：如果需要开启 Milvus 全新特性动态 Schema，需要修改代码。）

def embed_insert(data, collection, model):
    with torch.no_grad():
        output = model(torch.stack(data[0])).squeeze()
        collection.insert([data[1], data[2], data[3], output.tolist()])
from PIL import Image
data_batch = [[], [], [], []]

for path in image_paths:
    image = Image.open(path)
    path_split = path.split("/")
    name = " ".join(path_split[2].split("_"))
    segmentation = get_segmentation(extractor, model, image)
    masks, ids = get_masks(segmentation)
    cropped_images = crop_images(masks, ids, image)for key, image in cropped_images.items():
        data_batch[0].append(image)
        data_batch[1].append(path)
        data_batch[2].append(name)
        data_batch[3].append(key)
        if len(data_batch[0]) % BATCH_SIZE == 0:
            embed_insert(data_batch, collection, embeddings_model)
            data_batch = [[], [], [], []]

if len(data_batch[0]) != 0:
    embed_insert(data_batch, collection, embeddings_model)

collection.flush()

查询向量数据库

以下代码演示了如何使用输入图像查询 Milvus 向量数据库，以检索和上传衣服图像最相似的的前三个结果。

def embed_search_images(data, model):
    with torch.no_grad():
    output = model(torch.stack(data))
    if len(output) > 1:
        return output.squeeze().tolist()
    else:
        return torch.flatten(output, start_dim=1).tolist()
# data_batch[0]是 tensor 列表
# data_batch[1]是图像文件的文件路径（字符串）
# data_batch[2]是图像中人物的名称列表（字符串）
# data_batch[3]是分割键值列表（int）
data_batch = [[], [], [], []]

search_paths = ["./photos/Taylor_Swift/Taylor_Swift_3.jpg", "./photos/Taylor_Swift/Taylor_Swift_8.jpg"]

for path in search_paths:
    image = Image.open(path)
    path_split = path.split("/")
    name = " ".join(path_split[2].split("_"))
    segmentation = get_segmentation(extractor, model, image)
    masks, ids = get_masks(segmentation)
    cropped_images = crop_images(masks, ids, image)
    for key, image in cropped_images.items():
        data_batch[0].append(image)
        data_batch[1].append(path)
        data_batch[2].append(name)
        data_batch[3].append(key)

embeds = embed_search_images(data_batch[0], embeddings_model)
import time
start = time.time()
res = collection.search(embeds,
    anns_field='embedding',
    param={"metric_type": "L2",
        "params": {"nprobe": 10}},
    limit=TOP_K,
    output_fields=['filepath'])
finish = time.time()
print(finish - start)
for index, result in enumerate(res):
    print(index)
    print(result)

02.匹配更多风格：标示每张图像中的时尚单品

除了直接使用上述代码，查找与你着装风格最相似的 3 位明星以外，我们还可以稍微修改一下代码，拓展项目的应用场景。可以修改代码获取如下所示，不包含边界框的图像。

接下来，将为大家介绍如何修改上述代码寻找更多匹配的穿衣风格。

导入所需的图像处理库和工具

同样，需要先导入所有必要的图像处理库。如果已经完成导入，请跳过此步骤。

import torch
from torch import nn, tensor
from transformers import AutoFeatureExtractor, SegformerForSemanticSegmentation
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.transforms import Resize
import torchvision.transforms as T
from torchvision.ops import masks_to_boxes
from torchvision.transforms.functional import crop

预处理图像

这个步骤涉及三个函数：get_segmentation、get_masks 和 crop_images。

无需修改 get_segmentation 函数部分的代码。

对于 get_masks 函数，只需要获取与 wanted 列表中的分割 ID 相对应的分割图像即可。

对 crop_image 函数做出更改。在前一篇文的教程中，此函数返回裁剪图像的列表。这里，我们进行一些调整，使函返回三个对象：裁剪图像对应的 embedding 向量、边界框在原始图像上的坐标列表，以及分割 ID 列表。这一改动将转化 embedding 向量的步骤提前了。

wanted = [1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 16, 17]
def get_segmentation(image):
    inputs = extractor(images=image, return_tensors="pt")

    outputs = segmentation_model(**inputs)
    logits = outputs.logits.cpu()

    upsampled_logits = nn.functional.interpolate(
        logits,
        size=image.size[::-1],
        mode="bilinear",
        align_corners=False,
    )

    pred_seg = upsampled_logits.argmax(dim=1)[0]
    return pred_seg

# returns two lists masks (tensor) and obj_ids (int)
# "mattmdjaga/segformer_b2_clothes" from hugging face
def get_masks(segmentation):
    obj_ids = torch.unique(segmentation)
    obj_ids = obj_ids[1:]
    wanted_ids = [x.item() for x in obj_ids if x in wanted]
    wanted_ids = torch.Tensor(wanted_ids)
    masks = segmentation == wanted_ids[:, None, None]
    return masks, obj_ids

def crop_images(masks, obj_ids, img):
    boxes = masks_to_boxes(masks)
    crop_boxes = []
    for box in boxes:
        crop_box = tensor([box[0], box[1], box[2]-box[0], box[3]-box[1]])
        crop_boxes.append(crop_box)
    preprocess = T.Compose([
        T.Resize(size=(256, 256)),
        T.ToTensor()
    ])
    cropped_images = []
    seg_ids = []
    for i in range(len(crop_boxes)):
        crop_box = crop_boxes[i]
        cropped = crop(img, crop_box[1].item(), crop_box[0].item(), crop_box[3].item(), crop_box[2].item())
        cropped_images.append(preprocess(cropped))
        seg_ids.append(obj_ids[i].item())
    with torch.no_grad():
        embeddings = embeddings_model(torch.stack(cropped_images)).squeeze().tolist()
    return embeddings, boxes.tolist(), seg_ids

有了图像数据之后，就可以加载数据了。这一步骤需要使用到批量插入功能，上篇文章的教程中也有涉及，但不同点在于，本文的教程中将数据作为 dictionary 列表一次性插入。这种插入方式更简洁，同时还允许我们在插入数据时动态新增 Schema 字段。

for path in image_paths:
    image = Image.open(path)
    path_split = path.split("/")
    name = " ".join(path_split[2].split("_"))
    segmentation = get_segmentation(image)
    masks, ids = get_masks(segmentation)
    embeddings, crop_corners, seg_ids = crop_images(masks, ids, image)
    inserts = [{"embedding": embeddings[x], "seg_id": seg_ids[x], "name": name, "filepath": path, "crop_corner": crop_corners[x]} for x in range(len(embeddings))]
    collection.insert(inserts)
    collection.flush()

查询向量数据库

现在可以开始在向量数据库 Milvus 中查询数据了。本文与上篇文章的教程有以下几点区别：

• 将一张图像中匹配的时尚单品数量限制到 5 件。
• 指定查询返回最相似的 3 张图像。
• 添加函数获取图片的色彩图。

随后，在 matplotlib 中设置 figures 和 axes ，代码会循环遍历所有图像，将上文的 3 个函数应用到所有图像上，以获取分割结果和边界框。

查询数据时，可以根据每张图像中匹配的时尚单品数量来获得最相似的 3 张图像。

最终返回的结果图像中会带有标示出匹配单品的边界框。

from pprint import pprint
from PIL import ImageDraw
from collections import Counter
import matplotlib.patches as patches

LIMIT = 5 # 每张图像中匹配的时尚单品件数
CLOSEST = 3 # 返回的最相似图像数量。CLOSEST <= Limit

search_paths = ["./photos/Taylor_Swift/Taylor_Swift_2.jpg", "./photos/Jenna_Ortega/Jenna_Ortega_6.jpg"] # Images to search fordef get_cmap(n, name='hsv'):
    '''Returns a function that maps each index in 0, 1, ..., n-1 to a distinct
    RGB color; the keyword argument name must be a standard mpl colormap name.
    Sourced from <https://stackoverflow.com/questions/14720331/how-to-generate-random-colors-in-matplotlib>'''return plt.cm.get_cmap(name, n)

# 创建结果 subplot
f, axarr = plt.subplots(max(len(search_paths), 2), CLOSEST + 1)

for search_i, path in enumerate(search_paths):
    # Generate crops and embeddings for all items found
    image = Image.open(path)
    segmentation = get_segmentation(image)
    masks, ids = get_masks(segmentation)
    embeddings, crop_corners, _ = crop_images(masks, ids, image)

# 生成色彩图
    cmap = get_cmap(len(crop_corners))

    # Display the first box with image being searched for
    axarr[search_i][0].imshow(image)
    axarr[search_i][0].set_title('Search Image')
    axarr[search_i][0].axis('off')
    for i, (x0, y0, x1, y1) in enumerate(crop_corners):
        rect = patches.Rectangle((x0, y0), x1-x0, y1-y0, linewidth=1, edgecolor=cmap(i), facecolor='none')
        axarr[search_i][0].add_patch(rect)

    # 查询向量数据库
    start = time.time()
    res = collection.search(embeddings,
        anns_field='embedding',
        param={"metric_type": "L2",
        "params": {"nprobe": 10}, "offset": 0},
        limit=LIMIT,
        output_fields=['filepath', 'crop_corner'])
    finish = time.time()

    print("Total Search Time: ", finish - start)

    # 根据位置给查询结果增加不同的权重
    filepaths = []
    for hits in res:
        seen = set()
        for i, hit in enumerate(hits):
            if hit.entity.get("filepath") not in seen:
                seen.add(hit.entity.get("filepath"))
                filepaths.extend([hit.entity.get("filepath") for _ in range(len(hits) - i)])
    # 查找排名最高的图像
    counts = Counter(filepaths)
    most_common = [path for path, _ in counts.most_common(CLOSEST)]
    # 提取每张图像中与查询图像相关的时尚单品
    matches = {}
    for i, hits in enumerate(res):
        matches[i] = {}
        tracker = set(most_common)
        for hit in hits:
            if hit.entity.get("filepath") in tracker:
                matches[i][hit.entity.get("filepath")] = hit.entity.get("crop_corner")
                tracker.remove( hit.entity.get("filepath"))
        # 返回最相似图像：
    # 返回与查询图像临近的图像
        image = Image.open(res_path)
        axarr[search_i][res_i+1].imshow(image)
        axarr[search_i][res_i+1].set_title(" ".join(res_path.split("/")[2].split("_")))
        axarr[search_i][res_i+1].axis('off')
# 为匹配单品添加边界框
        if res_path in value:
            x0, y0, x1, y1 = value[res_path]
            rect = patches.Rectangle((x0, y0), x1-x0, y1-y0, linewidth=1, edgecolor=cmap(key), facecolor='none')
            axarr[search_i][res_i+1].add_patch(rect)

运行上述步骤后，结果如下所示：

03.项目后续：探索更多应用场景

欢迎大家基于本项目拓展更多、更丰富的应用场景，例如：

• 进一步延伸对比功能，例如将不同的单品归类到一起。同样，也可以上传更多图像到数据库中，丰富查询结果。
• 将本项目转变为时尚探测仪或者时尚推荐系统。例如，将明星图像替换成可购买的衣服图像。这样一来，用户上传照片后，可以查询与他的衣服风格相似的其他衣服。
• 还可以基于本项目搭建一个穿搭生成系统，很多方法都可以实现这个应用，但这个应用的搭建相对而言更有难度！本文提供了一种思路，系统可以根据用户上传的多张照片相应推荐穿搭。这里需要用到生成式图像模型，从而提供穿搭建议。

总之，不要限制你的想象力，搭建更丰富的应用。Milvus 之类的向量数据库为相似性搜索应用提供了无限可能。

04.总结

本文教程中，我们进一步拓展了时尚 AI 项目的应用场景。

本次教程使用了 Milvus 全新的 动态 Schema 功能，筛选了分割 ID，在返回图像中保留了边界框。同时，我们在查询中指定 Milvus 根据每张图像中匹配的时尚单品件数返回最相似的 3 张图像。Milvus 全新的动态 Schema 功能支持在上传数据时添加新的字段，改变了我们批量上传数据的方式。使用这个功能后，在上传数据时，无需改动 Schema 即可添加裁剪。在图像预处理步骤中，剔除了一些识别到的非着装类元素。同时，本教程保留了边界框，将转化向量的步骤提前至了裁剪图片的步骤。

当然，通过进一步调整代码，我们还可以搭建更多相关应用，例如：时尚推荐系统、帮助用户搭配着装的系统，甚至是生成式的时尚 AI 应用！

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