人工智能之基于阿里云图像人脸融合部署
需求描述
- 基于阿里云搭建图像人脸融合模型,模型名称:iic/cv_unet-image-face-fusion_damo
- 使用上述模型输出人脸融合照片
模型路径:人脸融合
业务实现
阿里云配置
阿里云配置如下:
SDK模型下载
python
#模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('iic/cv_unet-image-face-fusion_damo')
图片验证
python
import cv2
from modelscope.outputs import OutputKeys
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
image_face_fusion = pipeline(Tasks.image_face_fusion, model='damo/cv_unet-image-face-fusion_damo')
template_path = '/mnt/workspace/2353-d23rwgk4jm0.jpg'
user_path = '/mnt/workspace/2354-znxqmgjkiq5.jpg'
result = image_face_fusion(dict(template=template_path, user=user_path))
cv2.imwrite('result.png', result[OutputKeys.OUTPUT_IMG])
print('finished!')
结果展示如下:测试数据图片路径:
图片数据路径,使用互联网的数据,两张图片路径如下:
图片1
图片2
从多次搭建的经验来看,建议在搭建模型相关的内容的时候,优先选择阿里云的相关服务,很多东西阿里云的容器云已经提供底层技术,可以很快的使用modelscope提供的操作内容进行快速的模型搭建。