Random-Face-Generator 项目使用教程

Random-Face-Generator 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Random-Face-Generator/
├── README.md
├── requirements.txt
├── app.py
├── templates/
│   └── index.html
├── static/
│   ├── css/
│   │   └── style.css
│   └── js/
│       └── script.js
└── models/
    └── generator.h5

• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用指南。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了运行该项目所需的所有Python包。
• app.py: 项目的启动文件，负责启动Web应用程序。
• templates/: 存放HTML模板文件的目录。
  • index.html: 主页面的HTML文件。
• static/: 存放静态文件的目录，如CSS和JavaScript文件。
  • css/: 存放CSS样式文件的目录。
    • style.css: 主样式文件。
  • js/: 存放JavaScript脚本文件的目录。
    • script.js: 主脚本文件。
• models/: 存放模型文件的目录。
  • generator.h5: 用于生成随机人脸的AI模型文件。

2. 项目的启动文件介绍

app.py 是项目的启动文件，负责启动Web应用程序。以下是 app.py 的主要内容：

from flask import Flask, render_template, request
import tensorflow as tf
import numpy as np

app = Flask(__name__)

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('models/generator.h5')

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
    # 生成随机人脸
    noise = np.random.normal(0, 1, (1, 100))
    gen_img = model.predict(noise)
    gen_img = 0.5 * gen_img + 0.5
    gen_img = np.squeeze(gen_img, axis=0)
    gen_img = (gen_img * 255).astype(np.uint8)
    return render_template('index.html', generated_image=gen_img)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

• Flask: 用于创建Web应用程序的框架。
• TensorFlow: 用于加载和使用AI模型。
• NumPy: 用于处理数组和数学运算。
• index(): 主页面的路由函数，返回 index.html 模板。
• generate(): 生成随机人脸的路由函数，使用AI模型生成图像并返回给前端。

3. 项目的配置文件介绍

项目没有显式的配置文件，但可以通过修改 app.py 中的代码来进行配置。例如，可以修改以下内容：

• 模型路径: 修改 model = tf.keras.models.load_model('models/generator.h5') 中的路径以加载不同的模型。
• 端口号: 修改 app.run(debug=True) 中的参数以指定不同的端口号。

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, port=5000)

通过这些配置，可以灵活地调整项目的运行方式。