ArcaneGANで、実写動画をアニメ動画に変換する

cedro

3年前

1.はじめに

　通常、StyleGANを使って実写をアニメ化する場合、入出力データは学習データと同様に顔画像を所定の位置に切り出した形（顔を垂直にし、目・鼻・口などの位置を合わせる）になるため、かなり表現に制約がありました。今回ご紹介するArcaneGANは、この制約を解消したモデルです。

2.ArcaneGANとは？

　StyleGANを使った実写のアニメ化は、一般的によく使われるレイヤー交換方式を採用し、学習時には様々なデータ・オーギュメンテーション（回転・ズーム・クロップ・平行移動など）を掛けてそのままの位置で変換ができるようにしています。

　そして、下記の様なU -Netを組み合わせることによって、顔の部分だけを実写からアニメに入れ替えることを可能にし、背景をセットで実写のアニメ化しても背景がブレないところが、このモデルの素晴らしいところです。

3.コード

　コードはGoogle Colabで動かす形にしてGithubに上げてありますので、それに沿って説明して行きます。自分で動かしてみたい方は、この「リンク」をクリックし表示されたノートブックの先頭にある「Colab on Web」ボタンをクリックすると動かせます。

　なお、今回のColabはコード非表示にしてありますので、コードを見る場合は「コード表示」をクリックして下さい。

　まず、セットアップをおこないます。

#@title インストール
#release v0.2
!wget https://github.com/Sxela/ArcaneGAN/releases/download/v0.1/ArcaneGANv0.1.jit
!wget https://github.com/Sxela/ArcaneGAN/releases/download/v0.2/ArcaneGANv0.2.jit
!wget https://github.com/Sxela/ArcaneGAN/releases/download/v0.3/ArcaneGANv0.3.jit
!pip -qq install facenet_pytorch

# サンプル動画ダウンロード
import gdown
gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=16ei31SsXRqjDM1h6FNeQJALKnbb_huyS', './movies.zip', quiet=False)
! unzip movies.zip

#@title インストール

#release v0.2

!wget https://github.com/Sxela/ArcaneGAN/releases/download/v0.1/ArcaneGANv0.1.jit

!wget https://github.com/Sxela/ArcaneGAN/releases/download/v0.2/ArcaneGANv0.2.jit

!wget https://github.com/Sxela/ArcaneGAN/releases/download/v0.3/ArcaneGANv0.3.jit

!pip -qq install facenet_pytorch

# サンプル動画ダウンロード

import gdown

gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=16ei31SsXRqjDM1h6FNeQJALKnbb_huyS', './movies.zip', quiet=False)

! unzip movies.zip

　次に初期設定を行います。versionは「0.1, 0.2, 0.3」の3つの中から選択します。out_x_size, out_y_sizeは、アニメ化する画像のサイズの設定です。

#@title 初期設定
#@markdown Select model version
version = '0.3' #@param ['0.1','0.2','0.3']
out_x_size = '1280' #@param {type:"string"}
out_y_size = '720' #@param {type:"string"}
x_size = int(out_x_size)
y_size = int(out_y_size)

from facenet_pytorch import MTCNN
from torchvision import transforms
import torch, PIL

from tqdm.notebook import tqdm

mtcnn = MTCNN(image_size=256, margin=80)

# simplest ye olde trustworthy MTCNN for face detection with landmarks
def detect(img):
 
        # Detect faces
        batch_boxes, batch_probs, batch_points = mtcnn.detect(img, landmarks=True)
        # Select faces
        if not mtcnn.keep_all:
            batch_boxes, batch_probs, batch_points = mtcnn.select_boxes(
                batch_boxes, batch_probs, batch_points, img, method=mtcnn.selection_method
            )
 
        return batch_boxes, batch_points

# my version of isOdd, should make a separate repo for it :D
def makeEven(_x):
  return _x if (_x % 2 == 0) else _x+1

# the actual scaler function
def scale(boxes, _img, max_res=1_500_000, target_face=256, fixed_ratio=0, max_upscale=2, VERBOSE=False):
 
    x, y = _img.size
 
    ratio = 2 #initial ratio
 
    #scale to desired face size
    if (boxes is not None):
      if len(boxes)>0:
        ratio = target_face/max(boxes[0][2:]-boxes[0][:2]); 
        ratio = min(ratio, max_upscale)
        if VERBOSE: print('up by', ratio)

    if fixed_ratio>0:
      if VERBOSE: print('fixed ratio')
      ratio = fixed_ratio
 
    x*=ratio
    y*=ratio
 
    #downscale to fit into max res 
    res = x*y
    if res > max_res:
      ratio = pow(res/max_res,1/2); 
      if VERBOSE: print(ratio)
      x=int(x/ratio)
      y=int(y/ratio)
 
    #make dimensions even, because usually NNs fail on uneven dimensions due skip connection size mismatch
    x = makeEven(int(x))
    y = makeEven(int(y))
    
    size = (x, y)

    return _img.resize(size)

""" 
    A useful scaler algorithm, based on face detection.
    Takes PIL.Image, returns a uniformly scaled PIL.Image
    boxes: a list of detected bboxes
    _img: PIL.Image
    max_res: maximum pixel area to fit into. Use to stay below the VRAM limits of your GPU.
    target_face: desired face size. Upscale or downscale the whole image to fit the detected face into that dimension.
    fixed_ratio: fixed scale. Ignores the face size, but doesn't ignore the max_res limit.
    max_upscale: maximum upscale ratio. Prevents from scaling images with tiny faces to a blurry mess.
"""

def scale_by_face_size(_img, max_res=1_500_000, target_face=256, fix_ratio=0, max_upscale=2, VERBOSE=False):
    boxes = None
    boxes, _ = detect(_img)
    if VERBOSE: print('boxes',boxes)
    img_resized = scale(boxes, _img, max_res, target_face, fix_ratio, max_upscale, VERBOSE)
    return img_resized.resize((x_size, y_size))


size = 256

means = [0.485, 0.456, 0.406]
stds = [0.229, 0.224, 0.225]

t_stds = torch.tensor(stds).cuda().half()[:,None,None]
t_means = torch.tensor(means).cuda().half()[:,None,None]

def makeEven(_x):
  return int(_x) if (_x % 2 == 0) else int(_x+1)

img_transforms = transforms.Compose([                        
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(means,stds)])
 
def tensor2im(var):
     return var.mul(t_stds).add(t_means).mul(255.).clamp(0,255).permute(1,2,0)

def proc_pil_img(input_image, model):
    transformed_image = img_transforms(input_image)[None,...].cuda().half()
            
    with torch.no_grad():
        result_image = model(transformed_image)[0]; print(result_image.shape)
        output_image = tensor2im(result_image)
        output_image = output_image.detach().cpu().numpy().astype('uint8')
        output_image = PIL.Image.fromarray(output_image)
    return output_image

#load model
model_path = f'/content/ArcaneGANv{version}.jit' 
in_dir = '/content/in'
out_dir = f"/content/{model_path.split('/')[-1][:-4]}_out"

model = torch.jit.load(model_path).eval().cuda().half()

#setup colab interface

from google.colab import files
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import clear_output 
from IPython.display import display
import os
from glob import glob

def reset(p):
  with output_reset:
    clear_output()
  clear_output()
  process()
 
button_reset = widgets.Button(description="Upload")
output_reset = widgets.Output()
button_reset.on_click(reset)

def fit(img,maxsize=512):
  maxdim = max(*img.size)
  if maxdim>maxsize:
    ratio = maxsize/maxdim
    x,y = img.size
    size = (int(x*ratio),int(y*ratio)) 
    img = img.resize(size)
  return img
 
def show_img(f, size=1024):
  display(fit(PIL.Image.open(f),size))

def process(upload=False):
  os.makedirs(in_dir, exist_ok=True)
  %cd {in_dir}/
  !rm -rf {out_dir}/*
  os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)
  in_files = sorted(glob(f'{in_dir}/*'))
  if (len(in_files)==0) | (upload):
    !rm -rf {in_dir}/*
    uploaded = files.upload()
    if len(uploaded.keys())<=0: 
      print('\nNo files were uploaded. Try again..\n')
      return
  
  in_files = sorted(glob(f'{in_dir}/*'))
  for img in tqdm(in_files):
    out = f"{out_dir}/{img.split('/')[-1].split('.')[0]}.jpg"
    im = PIL.Image.open(img)
    im = scale_by_face_size(im, target_face=300, max_res=1_500_000, max_upscale=2)
    res = proc_pil_img(im, model)
    #res = res.resize((1280, 720)) ###resize
    res.save(out)

  #out_zip = f"{out_dir}.zip"
  #!zip {out_zip} {out_dir}/*
    
  processed = sorted(glob(f'{out_dir}/*'))[:3]
  for f in processed: 
    show_img(f, 256)

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#@title 初期設定

#@markdown Select model version

version = '0.3' #@param ['0.1','0.2','0.3']

out_x_size = '1280' #@param {type:"string"}

out_y_size = '720' #@param {type:"string"}

x_size = int(out_x_size)

y_size = int(out_y_size)

from facenet_pytorch import MTCNN

from torchvision import transforms

import torch, PIL

from tqdm.notebook import tqdm

mtcnn = MTCNN(image_size=256, margin=80)

# simplest ye olde trustworthy MTCNN for face detection with landmarks

def detect(img):

# Detect faces

batch_boxes, batch_probs, batch_points = mtcnn.detect(img, landmarks=True)

# Select faces

if not mtcnn.keep_all:

batch_boxes, batch_probs, batch_points = mtcnn.select_boxes(

batch_boxes, batch_probs, batch_points, img, method=mtcnn.selection_method

)

return batch_boxes, batch_points

# my version of isOdd, should make a separate repo for it :D

def makeEven(_x):

return _x if (_x % 2 == 0) else _x+1

# the actual scaler function

def scale(boxes, _img, max_res=1_500_000, target_face=256, fixed_ratio=0, max_upscale=2, VERBOSE=False):

x, y = _img.size

ratio = 2 #initial ratio

#scale to desired face size

if (boxes is not None):

if len(boxes)>0:

ratio = target_face/max(boxes[0][2:]-boxes[0][:2]);

ratio = min(ratio, max_upscale)

if VERBOSE: print('up by', ratio)

if fixed_ratio>0:

if VERBOSE: print('fixed ratio')

ratio = fixed_ratio

x*=ratio

y*=ratio

#downscale to fit into max res

res = x*y

if res > max_res:

ratio = pow(res/max_res,1/2);

if VERBOSE: print(ratio)

x=int(x/ratio)

y=int(y/ratio)

#make dimensions even, because usually NNs fail on uneven dimensions due skip connection size mismatch

x = makeEven(int(x))

y = makeEven(int(y))

size = (x, y)

return _img.resize(size)

"""

A useful scaler algorithm, based on face detection.

Takes PIL.Image, returns a uniformly scaled PIL.Image

boxes: a list of detected bboxes

_img: PIL.Image

max_res: maximum pixel area to fit into. Use to stay below the VRAM limits of your GPU.

target_face: desired face size. Upscale or downscale the whole image to fit the detected face into that dimension.

fixed_ratio: fixed scale. Ignores the face size, but doesn't ignore the max_res limit.

max_upscale: maximum upscale ratio. Prevents from scaling images with tiny faces to a blurry mess.

"""

def scale_by_face_size(_img, max_res=1_500_000, target_face=256, fix_ratio=0, max_upscale=2, VERBOSE=False):

boxes = None

boxes, _ = detect(_img)

if VERBOSE: print('boxes',boxes)

img_resized = scale(boxes, _img, max_res, target_face, fix_ratio, max_upscale, VERBOSE)

return img_resized.resize((x_size, y_size))

size = 256

means = [0.485, 0.456, 0.406]

stds = [0.229, 0.224, 0.225]

t_stds = torch.tensor(stds).cuda().half()[:,None,None]

t_means = torch.tensor(means).cuda().half()[:,None,None]

def makeEven(_x):

return int(_x) if (_x % 2 == 0) else int(_x+1)

img_transforms = transforms.Compose([

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize(means,stds)])

def tensor2im(var):

return var.mul(t_stds).add(t_means).mul(255.).clamp(0,255).permute(1,2,0)

def proc_pil_img(input_image, model):

transformed_image = img_transforms(input_image)[None,...].cuda().half()

with torch.no_grad():

result_image = model(transformed_image)[0]; print(result_image.shape)

output_image = tensor2im(result_image)

output_image = output_image.detach().cpu().numpy().astype('uint8')

output_image = PIL.Image.fromarray(output_image)

return output_image

#load model

model_path = f'/content/ArcaneGANv{version}.jit'

in_dir = '/content/in'

out_dir = f"/content/{model_path.split('/')[-1][:-4]}_out"

model = torch.jit.load(model_path).eval().cuda().half()

#setup colab interface

from google.colab import files

import ipywidgets as widgets

from IPython.display import clear_output

from IPython.display import display

import os

from glob import glob

def reset(p):

with output_reset:

clear_output()

process()

button_reset = widgets.Button(description="Upload")

output_reset = widgets.Output()

button_reset.on_click(reset)

def fit(img,maxsize=512):

maxdim = max(*img.size)

if maxdim>maxsize:

ratio = maxsize/maxdim

x,y = img.size

size = (int(x*ratio),int(y*ratio))

img = img.resize(size)

return img

def show_img(f, size=1024):

display(fit(PIL.Image.open(f),size))

def process(upload=False):

os.makedirs(in_dir, exist_ok=True)

%cd {in_dir}/

!rm -rf {out_dir}/*

os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)

in_files = sorted(glob(f'{in_dir}/*'))

if (len(in_files)==0) | (upload):

!rm -rf {in_dir}/*

uploaded = files.upload()

if len(uploaded.keys())<=0:

print('\nNo files were uploaded. Try again..\n')

return

in_files = sorted(glob(f'{in_dir}/*'))

for img in tqdm(in_files):

out = f"{out_dir}/{img.split('/')[-1].split('.')[0]}.jpg"

im = PIL.Image.open(img)

im = scale_by_face_size(im, target_face=300, max_res=1_500_000, max_upscale=2)

res = proc_pil_img(im, model)

#res = res.resize((1280, 720)) ###resize

res.save(out)

#out_zip = f"{out_dir}.zip"

#!zip {out_zip} {out_dir}/*

processed = sorted(glob(f'{out_dir}/*'))[:3]

for f in processed:

show_img(f, 256)

　それでは、サンプル動画を静止画にバラします。自分の動画を使用したい場合は、content 直下にアップロードして下さい。ここでは、movieを01.mp4と設定します。

#@title 動画を静止画にバラす
movie = '01.mp4' #@param {type:"string"}
video_file = '/content/'+movie

import os
import shutil
import cv2

# flamesフォルダーリセット
if os.path.isdir('/content/in'):
    shutil.rmtree('/content/in')
os.makedirs('/content/in', exist_ok=True)
 
def video_2_images(video_file= video_file,   # ビデオの指定
                   image_dir='/content/in/', 
                   image_file='%s.jpg'):  

    # Initial setting
    i = 0
    interval = 1
    length = 3000  # 最大フレーム数
    
    cap = cv2.VideoCapture(video_file)
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # fps取得

    while(cap.isOpened()):
        flag, frame = cap.read()  
        if flag == False:  
                break
        if i == length*interval:
                break
        if i % interval == 0:    
           cv2.imwrite(image_dir+image_file % str(int(i/interval)).zfill(6), frame)
        i += 1 
    cap.release()
    return fps, i, interval
 
fps, i, interval = video_2_images()
print('fps = ', fps)
print('flames = ', i)
print('interval = ', interval)

#@title 動画を静止画にバラす

movie = '01.mp4' #@param {type:"string"}

video_file = '/content/'+movie

import os

import shutil

import cv2

# flamesフォルダーリセット

if os.path.isdir('/content/in'):

shutil.rmtree('/content/in')

os.makedirs('/content/in', exist_ok=True)

def video_2_images(video_file= video_file, # ビデオの指定

image_dir='/content/in/',

image_file='%s.jpg'):

# Initial setting

i = 0

interval = 1

length = 3000 # 最大フレーム数

cap = cv2.VideoCapture(video_file)

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # fps取得

while(cap.isOpened()):

flag, frame = cap.read()

if flag == False:

break

if i == length*interval:

break

if i % interval == 0:

cv2.imwrite(image_dir+image_file % str(int(i/interval)).zfill(6), frame)

i += 1

cap.release()

return fps, i, interval

fps, i, interval = video_2_images()

print('fps = ', fps)

print('flames = ', i)

print('interval = ', interval)

　それでは、バラした静止画を１枚づつアニメ化して行きます。変換が完了すると、最初の３枚のみアニメ画像を表示します。

#@title 静止画をアニメに変換
process()
%cd ..

# コード内でカレントディレクトリを/content/inに移しているので、最後に/contentに戻す
# そうしないと、動画から静止画をバラすときに/content/inを一旦削除するためカレントディレクトリを見失うため

#@title 静止画をアニメに変換

process()

%cd ..

# コード内でカレントディレクトリを/content/inに移しているので、最後に/contentに戻す

# そうしないと、動画から静止画をバラすときに/content/inを一旦削除するためカレントディレクトリを見失うため

　そして、アニメから動画を作成します。

#@title アニメから動画を作成

# リセットファイル
if os.path.exists('/content/output.mp4'):
   os.remove('/content/output.mp4')

if version == '0.1':
  ! ffmpeg -r $fps -i /content/ArcaneGANv0.1_out/%06d.jpg -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p /content/output.mp4
if version == '0.2':
  ! ffmpeg -r $fps -i /content/ArcaneGANv0.2_out/%06d.jpg -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p /content/output.mp4
if version == '0.3':
  ! ffmpeg -r $fps -i /content/ArcaneGANv0.3_out/%06d.jpg -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p /content/output.mp4

#@title アニメから動画を作成

# リセットファイル

if os.path.exists('/content/output.mp4'):

os.remove('/content/output.mp4')

if version == '0.1':

! ffmpeg -r $fps -i /content/ArcaneGANv0.1_out/%06d.jpg -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p /content/output.mp4

if version == '0.2':

! ffmpeg -r $fps -i /content/ArcaneGANv0.2_out/%06d.jpg -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p /content/output.mp4

if version == '0.3':

! ffmpeg -r $fps -i /content/ArcaneGANv0.3_out/%06d.jpg -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p /content/output.mp4

#@title 動画の再生
from IPython.display import HTML
from base64 import b64encode

mp4 = open('/content/output.mp4', 'rb').read()
data_url = 'data:video/mp4;base64,' + b64encode(mp4).decode()
HTML(f"""
<video width="70%" height="70%" controls>
      <source src="{data_url}" type="video/mp4">
</video>""")

#@title 動画の再生

from IPython.display import HTML

from base64 import b64encode

mp4 = open('/content/output.mp4', 'rb').read()

data_url = 'data:video/mp4;base64,' + b64encode(mp4).decode()

HTML(f"""

</video>""")

　いかがでしょうか。背景込みでアニメ化できるので、とても表現力が上がりますね。

　もう１つやってみましょう。「動画を静止画にバラす」の所で movie を 04.mp4で選ぶと、こんな感じ

　このモデル、取り立てて新しい技術は使われていないのですが、素晴らしい結果を出してくれるクールなモデルだと思います。

　では、また。

（オリジナルgithub）https://github.com/Sxela/ArcaneGAN

2021.12.26 colabにv0.4を追加

より自然な変換ができるv0.4を追加しました。

colab リンク：https://github.com/cedro3/others2/blob/main/ArcaneGAN_latest.ipynb

（twitter投稿）

ブログを書きました！

　通常、StyleGANを使って実写をアニメ化する場合、入出力データは学習データと同様に顔画像を所定の位置に切り出した形になるため、かなり表現に制約がありました。

　今回ご紹介するArcaneGANは、この制約を解消したモデルです。

ブログ：https://t.co/y7sXQRA22X pic.twitter.com/bh0cRpjt4D
— cedro (@jun40vn) December 20, 2021

最新版のArcaneGANv0.4で懐かしの「ニュースJAPAN」をアニメ化してみる

ブログ：https://t.co/y7sXQRA22X pic.twitter.com/hfyeTZT45B
— cedro (@jun40vn) January 27, 2022