GANs N' Roses で、１つの顔画像から様々なアニメ顔を生成する

1.はじめに

　以前、画像をアニメ化する手法として「White box Cartoonization」や「AnimeGANv2」、そして少数のアニメデータだけで顔画像をアニメ化する手法として「Few shot gan adaptation」をご紹介しました。しかし、これらは１つの顔画像から生成されるのは１種類のアニメ顔だけです。

　今回、ご紹介するのは、１つの顔画像に対して様々なアニメ顔を生成できる GANs N’ Roses という技術です。ちなみに、この名称はアメリカのロックバンド、ガンズ・アンド・ローゼズの名称を捩っていて面白いですね。

2.GANs N’ Roses とは？

　GANs N’ Roses は、同じ顔画像が入力されても様々なアニメ顔を生成するために、画像生成に使用するデータを表情や顔の位置を表す「コンテンツ」とアニメの種類を表す「スタイル」に分離して考えます。

　分離するためのロジックは、顔画像をデータ拡張したときに変化するものが「コンテンツ」で変化しないものが「スタイル」です。

　下記は、GANs N’ Roses のフレームワークを示したものです。Gnerator では、入力した顔画像をデータ拡張してバッチを作成し、エンコーダー（左上）でコンテンツ（c）とスタイル（s）をマッピングします。デコーダー（右上）は、コンテンツのみを受け取り様々なスタイルでアニメを生成します。そして生成したアニメをエンコーダ（右下）でコンテンツとスタイルにマッピングし、デコーダー（左下）でコンテンツのみ受けとり入力画像のスタイルで顔画像に戻します。

　Discriminator は、アニメの多様性を確保するために、通常の識別誤差の他にミニバッチの標準偏差も計算しています。

　早速、コードを動かしてみましょう。

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。

　まず、セットアップを行います。

# githubからコードを取得
!git clone https://github.com/cedro3/GANsNRoses.git
%cd GANsNRoses
!pip install tqdm gdown kornia scipy opencv-python dlib moviepy lpips aubio ninja


# ライブラリーのインポート
import os
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from torch.utils import data
from torchvision import transforms, utils
from tqdm import tqdm
torch.backends.cudnn.benchmark = True
import copy
from util import *
from PIL import Image

from model import *
import moviepy.video.io.ImageSequenceClip
import scipy
import cv2
import dlib
import kornia.augmentation as K
from aubio import tempo, source

from IPython.display import HTML
from base64 import b64encode
from google.colab import files


# 初期設定
device = 'cuda'
latent_dim = 8
n_mlp = 5
num_down = 3

G_A2B = Generator(256, 4, latent_dim, n_mlp, channel_multiplier=1, lr_mlp=.01,n_res=1).to(device).eval()

ensure_checkpoint_exists('GNR_checkpoint.pt')
ckpt = torch.load('GNR_checkpoint.pt', map_location=device)

G_A2B.load_state_dict(ckpt['G_A2B_ema'])

# mean latent
truncation = 1
with torch.no_grad():
    mean_style = G_A2B.mapping(torch.randn([1000, latent_dim]).to(device)).mean(0, keepdim=True)


test_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5), inplace=True)
])

# githubからコードを取得

!git clone https://github.com/cedro3/GANsNRoses.git

%cd GANsNRoses

!pip install tqdm gdown kornia scipy opencv-python dlib moviepy lpips aubio ninja

# ライブラリーのインポート

import os

import numpy as np

import torch

from torch import nn

from torch.nn import functional as F

from torch.utils import data

from torchvision import transforms, utils

from tqdm import tqdm

torch.backends.cudnn.benchmark = True

import copy

from util import *

from PIL import Image

from model import *

import moviepy.video.io.ImageSequenceClip

import scipy

import cv2

import dlib

import kornia.augmentation as K

from aubio import tempo, source

from IPython.display import HTML

from base64 import b64encode

from google.colab import files

# 初期設定

device = 'cuda'

latent_dim = 8

n_mlp = 5

num_down = 3

G_A2B = Generator(256, 4, latent_dim, n_mlp, channel_multiplier=1, lr_mlp=.01,n_res=1).to(device).eval()

ensure_checkpoint_exists('GNR_checkpoint.pt')

ckpt = torch.load('GNR_checkpoint.pt', map_location=device)

G_A2B.load_state_dict(ckpt['G_A2B_ema'])

# mean latent

truncation = 1

with torch.no_grad():

mean_style = G_A2B.mapping(torch.randn([1000, latent_dim]).to(device)).mean(0, keepdim=True)

test_transform = transforms.Compose([

transforms.Resize((256, 256)),

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5), inplace=True)

])

　最初に、画像からアニメを生成してみましょう。下記のコードで画像から顔画像を切り出します。

　2行目で画像を指定していますので、Samplesにあるjpg画像から選んで下さい。自分で用意した画像を使う場合は、画像を PC から Samples フォルダーへドラッグ＆ドロップでアップロードしてから、画像を指定すればOKです。

# 画像から顔画像を切り出す
image = cv2.imread('samples/001.jpg')  # 画像指定
height, width = image.shape[:2]

# Detect with dlib
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# grab first face
face = face_detector(gray, 1)[0]

# Face crop with dlib and bounding box scale enlargement
x, y, size = get_boundingbox(face, width, height)
cropped_face = image[y:y+size, x:x+size]
cropped_face = cv2.cvtColor(cropped_face, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cropped_face = Image.fromarray(cropped_face)
cropped_face

# 画像から顔画像を切り出す

image = cv2.imread('samples/001.jpg') # 画像指定

height, width = image.shape[:2]

# Detect with dlib

face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# grab first face

face = face_detector(gray, 1)[0]

# Face crop with dlib and bounding box scale enlargement

x, y, size = get_boundingbox(face, width, height)

cropped_face = image[y:y+size, x:x+size]

cropped_face = cv2.cvtColor(cropped_face, cv2.COLOR_BGR2RGB)

cropped_face = Image.fromarray(cropped_face)

cropped_face

　これは、指定した画像から顔画像を切り出した結果です。

　続いて、顔画像と同じコンテンツでスタイルの異なるアニメを生成します。

%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.dpi'] = 200

torch.manual_seed(84986)

num_styles = 5
style = torch.randn([num_styles, latent_dim]).to(device)


# real_A = Image.open('./samples/margot_robbie.jpg')
real_A = cropped_face
real_A = test_transform(real_A).unsqueeze(0).to(device)

with torch.no_grad():
    A2B_content, _ = G_A2B.encode(real_A)
    fake_A2B = G_A2B.decode(A2B_content.repeat(num_styles,1,1,1), style)
    A2B = torch.cat([real_A, fake_A2B], 0)

display_image(utils.make_grid(A2B.cpu(), normalize=True, range=(-1, 1), nrow=10))

%matplotlib inline

plt.rcParams['figure.dpi'] = 200

torch.manual_seed(84986)

num_styles = 5

style = torch.randn([num_styles, latent_dim]).to(device)

# real_A = Image.open('./samples/margot_robbie.jpg')

real_A = cropped_face

real_A = test_transform(real_A).unsqueeze(0).to(device)

with torch.no_grad():

A2B_content, _ = G_A2B.encode(real_A)

fake_A2B = G_A2B.decode(A2B_content.repeat(num_styles,1,1,1), style)

A2B = torch.cat([real_A, fake_A2B], 0)

display_image(utils.make_grid(A2B.cpu(), normalize=True, range=(-1, 1), nrow=10))

　今度は、任意の２つのスタイルを補完するアニメを生成してみます。

torch.manual_seed(13421)

real_A = cropped_face 
real_A = test_transform(real_A).unsqueeze(0).to(device)

style1 = G_A2B.mapping(torch.randn([1, latent_dim]).to(device))
style2 = G_A2B.mapping(torch.randn([1, latent_dim]).to(device))

with torch.no_grad():
    A2B = []
    A2B_content, _ = G_A2B.encode(real_A)
    for i in np.linspace(0,1,5):
        new_style = i*style1 + (1-i)*style2
        fake_A2B = G_A2B.decode(A2B_content, new_style, use_mapping=False)
        A2B.append(torch.cat([fake_A2B], 0))
    A2B = torch.cat([real_A] + A2B, 0)

display_image(utils.make_grid(A2B.cpu(), normalize=True, range=(-1, 1), nrow=10))

torch.manual_seed(13421)

real_A = cropped_face

real_A = test_transform(real_A).unsqueeze(0).to(device)

style1 = G_A2B.mapping(torch.randn([1, latent_dim]).to(device))

style2 = G_A2B.mapping(torch.randn([1, latent_dim]).to(device))

with torch.no_grad():

A2B = []

A2B_content, _ = G_A2B.encode(real_A)

for i in np.linspace(0,1,5):

new_style = i*style1 + (1-i)*style2

fake_A2B = G_A2B.decode(A2B_content, new_style, use_mapping=False)

A2B.append(torch.cat([fake_A2B], 0))

A2B = torch.cat([real_A] + A2B, 0)

display_image(utils.make_grid(A2B.cpu(), normalize=True, range=(-1, 1), nrow=10))

　次にビデオでやってみましょう。ビデオから顔画像をクロップし、それに合わせて色々なスタイルのアニメを生成します。クロップ位置は、最初のフレームで決定するので、顔の位置があまり変化しないビデオを選んで下さい。

　ビデオの指定は、5行目で行っています。自分が用意したビデオを使う場合は、ビデオを PC から Samples フォルダーにドラッグ＆ドロップでアップロードして、ビデオの指定を変更して下さい。

　なお、ビデオからアニメを生成するモードは、'normal', 'blend', 'beat', 'eig' と4種類あるので、色々試してみて下さい。ここでは、'beat' を選んでいます。

import random
import scipy.ndimage

# input video
inpath = './samples/satomi.mp4'  # ビデオ指定
outpath = './samples/output.mp4'

mode = 'beat'  # モード選択
assert mode in ('normal', 'blend', 'beat', 'eig')


# Frame numbers and length of output video
start_frame=0
end_frame=None
frame_num = 0
mp4_fps= 30
faces = None
smoothing_sec=.7
eig_dir_idx = 1 # first eig isnt good so we skip it

frames = []
reader = cv2.VideoCapture(inpath)
num_frames = int(reader.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

# get beats from audio
win_s = 512                 # fft size
hop_s = win_s // 2          # hop size

s = source(inpath, 0, hop_s)
samplerate = s.samplerate
o = tempo("default", win_s, hop_s, samplerate)
delay = 4. * hop_s
# list of beats, in samples
beats = []

# total number of frames read
total_frames = 0
while True:
    samples, read = s()
    is_beat = o(samples)
    if is_beat:
        this_beat = int(total_frames - delay + is_beat[0] * hop_s)
        beats.append(this_beat/ float(samplerate))
    total_frames += read
    if read < hop_s: break
#print len(beats)
beats = [math.ceil(i*mp4_fps) for i in beats]


if mode == 'blend':
    shape = [num_frames, 8, latent_dim] # [frame, image, channel, component]
    #all_latents = random_state.randn(*shape).astype(np.float32)
    all_latents = np.random.randn(*shape).astype(np.float32)
    all_latents = scipy.ndimage.gaussian_filter(all_latents, [smoothing_sec * mp4_fps, 0, 0], mode='wrap')
    all_latents /= np.sqrt(np.mean(np.square(all_latents)))
    all_latents = torch.from_numpy(all_latents).to(device)
else:
    all_latents = torch.randn([8, latent_dim]).to(device)
    
if mode == 'eig':
    all_latents = G_A2B.mapping(all_latents)
    
in_latent = all_latents

# Face detector
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()

assert start_frame < num_frames - 1
end_frame = end_frame if end_frame else num_frames

while reader.isOpened():
    _, image = reader.read()
    if image is None:
        break

    if frame_num < start_frame:
        continue
    # Image size
    height, width = image.shape[:2]

    # 2. Detect with dlib
    if faces is None:
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_detector(gray, 1)
    if len(faces):
        # For now only take biggest face
        face = faces[0]

    # --- Prediction ---------------------------------------------------
    # Face crop with dlib and bounding box scale enlargement
    x, y, size = get_boundingbox(face, width, height)
    cropped_face = image[y:y+size, x:x+size]
    cropped_face = cv2.cvtColor(cropped_face, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    cropped_face = Image.fromarray(cropped_face)
    frame = test_transform(cropped_face).unsqueeze(0).to(device)

    with torch.no_grad():
        A2B_content, A2B_style = G_A2B.encode(frame)
        if mode == 'blend':
            in_latent = all_latents[frame_num]
        elif mode == 'normal':
            in_latent = all_latents
        elif mode == 'beat':
            if frame_num in beats:
                in_latent = torch.randn([8, latent_dim]).to(device)
        
        if mode == 'eig':
            if frame_num in beats:
                direction = 3 * eigvec[:, eig_dir_idx].unsqueeze(0).expand_as(all_latents).to(device)
                in_latent = all_latents + direction
                eig_dir_idx += 1
                
            fake_A2B = G_A2B.decode(A2B_content.repeat(8,1,1,1), in_latent, use_mapping=False)
        else:
            fake_A2B = G_A2B.decode(A2B_content.repeat(8,1,1,1), in_latent)

        
        
        fake_A2B = torch.cat([fake_A2B[:4], frame, fake_A2B[4:]], 0)

        fake_A2B = utils.make_grid(fake_A2B.cpu(), normalize=True, range=(-1, 1), nrow=3)


    #concatenate original image top
    fake_A2B = fake_A2B.permute(1,2,0).cpu().numpy()
    frames.append(fake_A2B*255)

    frame_num += 1
        
clip = moviepy.video.io.ImageSequenceClip.ImageSequenceClip(frames, fps=mp4_fps)

# save to temporary file. hack to make sure ffmpeg works
clip.write_videofile('./temp.mp4')

# use ffmpeg to add audio to video
!ffmpeg -i ./temp.mp4 -i $inpath -c copy -map 0:v:0 -map 1:a:0 $outpath -y
!rm ./temp.mp4

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

import random

import scipy.ndimage

# input video

inpath = './samples/satomi.mp4' # ビデオ指定

outpath = './samples/output.mp4'

mode = 'beat' # モード選択

assert mode in ('normal', 'blend', 'beat', 'eig')

# Frame numbers and length of output video

start_frame=0

end_frame=None

frame_num = 0

mp4_fps= 30

faces = None

smoothing_sec=.7

eig_dir_idx = 1 # first eig isnt good so we skip it

frames = []

reader = cv2.VideoCapture(inpath)

num_frames = int(reader.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

# get beats from audio

win_s = 512 # fft size

hop_s = win_s // 2 # hop size

s = source(inpath, 0, hop_s)

samplerate = s.samplerate

o = tempo("default", win_s, hop_s, samplerate)

delay = 4. * hop_s

# list of beats, in samples

beats = []

# total number of frames read

total_frames = 0

while True:

samples, read = s()

is_beat = o(samples)

if is_beat:

this_beat = int(total_frames - delay + is_beat[0] * hop_s)

beats.append(this_beat/ float(samplerate))

total_frames += read

if read < hop_s: break

#print len(beats)

beats = [math.ceil(i*mp4_fps) for i in beats]

if mode == 'blend':

shape = [num_frames, 8, latent_dim] # [frame, image, channel, component]

#all_latents = random_state.randn(*shape).astype(np.float32)

all_latents = np.random.randn(*shape).astype(np.float32)

all_latents = scipy.ndimage.gaussian_filter(all_latents, [smoothing_sec * mp4_fps, 0, 0], mode='wrap')

all_latents /= np.sqrt(np.mean(np.square(all_latents)))

all_latents = torch.from_numpy(all_latents).to(device)

else:

all_latents = torch.randn([8, latent_dim]).to(device)

if mode == 'eig':

all_latents = G_A2B.mapping(all_latents)

in_latent = all_latents

# Face detector

face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()

assert start_frame < num_frames - 1

end_frame = end_frame if end_frame else num_frames

while reader.isOpened():

_, image = reader.read()

if image is None:

break

if frame_num < start_frame:

continue

# Image size

height, width = image.shape[:2]

# 2. Detect with dlib

if faces is None:

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_detector(gray, 1)

if len(faces):

# For now only take biggest face

face = faces[0]

# --- Prediction ---------------------------------------------------

# Face crop with dlib and bounding box scale enlargement

x, y, size = get_boundingbox(face, width, height)

cropped_face = image[y:y+size, x:x+size]

cropped_face = cv2.cvtColor(cropped_face, cv2.COLOR_BGR2RGB)

cropped_face = Image.fromarray(cropped_face)

frame = test_transform(cropped_face).unsqueeze(0).to(device)

with torch.no_grad():

A2B_content, A2B_style = G_A2B.encode(frame)

if mode == 'blend':

in_latent = all_latents[frame_num]

elif mode == 'normal':

in_latent = all_latents

elif mode == 'beat':

if frame_num in beats:

in_latent = torch.randn([8, latent_dim]).to(device)

if mode == 'eig':

if frame_num in beats:

direction = 3 * eigvec[:, eig_dir_idx].unsqueeze(0).expand_as(all_latents).to(device)

in_latent = all_latents + direction

eig_dir_idx += 1

fake_A2B = G_A2B.decode(A2B_content.repeat(8,1,1,1), in_latent, use_mapping=False)

else:

fake_A2B = G_A2B.decode(A2B_content.repeat(8,1,1,1), in_latent)

fake_A2B = torch.cat([fake_A2B[:4], frame, fake_A2B[4:]], 0)

fake_A2B = utils.make_grid(fake_A2B.cpu(), normalize=True, range=(-1, 1), nrow=3)

#concatenate original image top

fake_A2B = fake_A2B.permute(1,2,0).cpu().numpy()

frames.append(fake_A2B*255)

frame_num += 1

clip = moviepy.video.io.ImageSequenceClip.ImageSequenceClip(frames, fps=mp4_fps)

# save to temporary file. hack to make sure ffmpeg works

clip.write_videofile('./temp.mp4')

# use ffmpeg to add audio to video

!ffmpeg -i ./temp.mp4 -i $inpath -c copy -map 0:v:0 -map 1:a:0 $outpath -y

!rm ./temp.mp4

mp4 = open(outpath,'rb').read()
data_url = "data:video/mp4;base64," + b64encode(mp4).decode()
HTML("""
<video width=400 controls>
      <source src="%s" type="video/mp4">
</video>
""" % data_url)

mp4 = open(outpath,'rb').read()

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

HTML("""

</video>

""" % data_url)

では、また。

（オリジナルgithub）https://github.com/mchong6/GANsNRoses

GANs N’ Roses で、１つの顔画像から様々なアニメ顔を生成する

1.はじめに

2.GANs N’ Roses とは？

3.コード

2 件のコメント

コメントを残すコメントをキャンセル

ABOUTこの記事をかいた人

NEW POSTこのライターの最新記事

Animate Anyoneで、１枚の画像から動画を生成する

SVDで静止画から動画を生成する

DiffMorpherを使って、拡散モデルでモーフィングを行う

Domo AIで、実写動画をアニメ化する

最近の投稿

最近のコメント

アーカイブ

カテゴリー

メタ情報

1.はじめに

2.GANs N’ Roses とは？

3.コード

2 件のコメント

コメントを残す コメントをキャンセル

RECOMMENDこちらの記事も人気です。

NNabla CycleGAN で少女時代のコスチュームを入れ替えてみる

PyTorch そして LSGANをやってみる

PyTorch 文章から画像をサクッと生成してみる

BERTにセンター試験や文章生成をやらせてみる

Keras LSTMでサクッと文章生成をしてみる

SONY Neural Network Consoleで女性の顔のクラス…

Stable Diffusionによる画像生成をGoogle Colab…

PyTorch 学習済みモデルでサクッと物体検出をしてみる

ABOUTこの記事をかいた人

NEW POSTこのライターの最新記事

Animate Anyoneで、１枚の画像から動画を生成する

SVDで静止画から動画を生成する

DiffMorpherを使って、拡散モデルでモーフィングを行う

Domo AIで、実写動画をアニメ化する

最近の投稿

最近のコメント

アーカイブ

カテゴリー

メタ情報

コメントを残すコメントをキャンセル