ModelArts奉上的青春云毕业礼 ——用AI为毕业生们“拍”一张专属的毕业照

去年同醉，酴花下，健笔赋新词。今年君去，酴欲破，谁与醉为期。

六月初夏，又是一年毕业季，喜悦总是与感伤并存：我们为迈入新的人生阶段而喜悦，也为与朝夕相处之人分别而不舍。一张毕业照，寄托着多少人的思念。

对于很多人来说，有一张身穿学士服的毕业照，学生生活才算完整，它给三年、四年甚至更长时间的高校生活画上了一个圆满的句号。有创意的毕业照也常常能吸引不少人的注意，几乎每年，创意毕业照都能登上全网热搜。

可是今年的毕业季却成了许多人的遗憾，出于疫情防控的需要，很多学校取消了毕业典礼，甚至封闭校园，不允许学生返校。对于毕业生来说，寒假时轻轻松松的"下个月见"，却可能成为对彼此说的最后一句话。

很多人说，他们可能失去了唯一一次穿学士服、拍毕业照的机会。

为了弥补这样的遗憾，不少人"大显神通"：有的人用PS给自己"抠"了一张毕业照，有的同学精通绘画，给自己和朋友们画了一张Q版毕业照，还有的同学把前两者结合，将自己的脸拼到了画中。

但总觉得差了点什么，可能大家更想要一张"真实"的毕业照吧...

于是今天，我将为大家分享，如何用AI简单而优雅地实现“云毕业照的拍摄”。

首先看看效果：

上传一个人的证件照，就可以很轻松地实现身穿学士服的毕业照的合成。

当然，青春云毕业怎会只有一个人，当上传多张照片时，就可以实现一个多人合照的生成。

如果说觉得背景有一些单调，那也没有关系！系统同样支持更换背景～

大家可以在下面的网站中尝试生成自己的毕业照～

http://119.3.249.156:32123/

那么有小伙伴肯定会问了～这样一个毕业照生成器的工作原理是什么样的呢？接下来就跟大家分享我的设计思路和核心代码～

1.图片上传

在这个网站中，前端通过一个form标签，获取包括照片、性别、学科、学位等信息，传递到后端以进行毕业照的生成。

2.特征提取

当获得了上传的照片，就可以提取其人脸特征，以实现进一步的换脸操作。这在里我们使用的是python中的dlib库，它拥有一个人脸特征提取器，可以通过人脸上的68个特征点实现对人脸特征的采集。

完成人脸特征点的提取后，我们就可以根据特征点构建一个人脸掩模，黑色的部分代表需要换脸的部分，白色的部分代表脸部以外（即不需要换脸的部分）。

3.换脸

整个换脸的操作是非常简单的，只要定位到学士服模板中人脸的位置，然后根据掩模做一个柏松融合，就能得到换脸之后的学士服照片了。

大家可能会问，什么是柏松融合？其实很简单，举个栗子～

如上图所示，这里的掩模是一个左半部分白色，右半部分黑色的矩形，这代表着将用图中橘子的右半部分替换苹果的右半部分，得到的便是如图右下角所示的一个“半苹果半橘子”的图片，其过渡部分非常自然，几乎看不出有拼接的痕迹。而实现这样合成效果的方法就是柏松融合。而我们将其用到了人脸上。

4.多人合成

单人的毕业照显得不那么完整，我们可以通过创建一个大的画布，将通过上述步骤生成的单人毕业照依次拼接在上面，从而实现多人毕业照的合成。

5.添加背景

背景添加方法和换脸类似，只是这次抠的是整个人的身体，再将纯蓝的背景更换为喜欢的照片，就能实现毕业照背景的添加。

至此，整个AI毕业照的生成就彻底完成啦～

当然，还有一些细节问题需要注意。

比如，在进行多人毕业照合成时，涉及到一个对上传照片中每一张人脸位置的检测，目前主流的方法往往是使用神经网络进行检测，编写难度、硬件要求都比较高，因此我选择在ModelArts上直接实现，它提供了一个自动学习功能，可以一键训练人脸检测模型并在线部署。

打开华为云ModelArts控制台，直接点击【自动学习】，就进入了配置界面：

在选定数据集输出和输出位置之后，点击创建项目，进入到【数据标注】界面中。

在数据标注界面，可以很方便地上传数据、并对通过鼠标框选的方式进行人脸数据的标注，完成数据集的标注后，点击【开始训练】按钮。

对训练验证集比例、计算规格等进行配置，最后点击确定，自动人脸检测模型就会开始训练，整个训练过程会持续大约10分钟。

当训练完成时，会自动部署在线预测服务，通过调用在线服务，就可以实现人脸检测功能。

当然，在线服务不仅仅只能在网页中调用，可以通过在python代码中调用在线服务，从而实现与程序的完美结合，从而减少本地机器的负担、提高识别准确率。

到这里，整个项目的分享就结束啦，欢迎大家下载附件中的源代码～一起体验“云毕业”叭！

（注意哟～源代码中的在线服务service_id需要自己按照上面步骤部署～）