Portrait Shadow Manipulation 项目教程

Portrait Shadow Manipulation 项目教程

portrait-shadow-manipulation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/portrait-shadow-manipulation

1. 项目介绍

Portrait Shadow Manipulation 是一个由 Google 和 UC Berkeley 合作开发的开源项目，旨在通过深度学习技术对肖像照片中的阴影进行精细控制和编辑。该项目在 SIGGRAPH 2020 上发布，主要用于生成和编辑肖像照片中的阴影，使其更加自然和美观。

该项目基于 TensorFlow 1.15.2 实现，提供了多种工具和脚本来生成训练数据、进行阴影合成以及进行图像编辑。通过该项目，用户可以学习如何使用深度学习技术来处理和优化肖像照片中的阴影效果。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您的环境中已经安装了以下依赖：

• Python 3.x
• TensorFlow 1.15.2
• Jupyter Notebook

2.2 克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/google/portrait-shadow-manipulation.git
cd portrait-shadow-manipulation

2.3 生成训练数据

项目提供了 mkdataset.py 脚本来生成训练数据。以下是一个简单的示例：

python3 mkdataset.py \
  --mode train \
  --trainwildpaths $[your_parent_path]/train.txt \
  --silhouette_paths $[your_parent_path]/eval.txt \
  --out_dir $[your_parent_path]/shadow_data

2.4 运行 Jupyter Notebook 示例

项目中还提供了一个 Jupyter Notebook (foreign_syn.ipynb)，用于演示每个合成步骤。您可以通过以下命令启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

然后打开 foreign_syn.ipynb 文件，按照步骤进行操作。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

• 肖像摄影后期处理：摄影师可以使用该项目来优化肖像照片中的阴影效果，使其更加自然和美观。
• 影视后期制作：在影视后期制作中，可以使用该项目来调整和优化角色肖像中的阴影，提升视觉效果。

3.2 最佳实践

• 数据准备：在生成训练数据时，确保输入图像的质量和多样性，以提高模型的泛化能力。
• 参数调整：在运行 Jupyter Notebook 时，可以根据具体需求调整参数，如子表面散射近似强度和空间变化模糊大小。

4. 典型生态项目

• TensorFlow：该项目基于 TensorFlow 实现，TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来支持各种深度学习任务。
• OpenCV：OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，可以与该项目结合使用，进行图像预处理和后处理。
• Dlib：Dlib 是一个机器学习库，提供了人脸检测和特征点提取功能，可以用于生成训练数据中的面部边界框和分割。

通过结合这些生态项目，用户可以构建更加复杂和强大的肖像阴影处理系统。

portrait-shadow-manipulation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/portrait-shadow-manipulation