使用PaddleHub实现人脸风格迁移
项目介绍
本项目使用百度的预处理工具PaddleHub，利用人脸检测模型pyramidbox_face_detection和艺术风格迁移模型stylepro_artistic，尝试进行人脸的风格迁移。首先利用pyramidbox_face_detection分割出人脸并保存，然后利用stylepro_artistic进行风格迁移。
PaddleHub
PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。其提供了飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型。更多模型详情请查看官网：
PaddleHub的最大特点就是简单，几行代码就可以实现非常强大的人工智能。配合使用Fine-tune API，可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习，让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用。
pyramidbox_face_detection
PyramidBox是一种基于SSD的单阶段人脸检测器，它利用上下文信息解决困难人脸的检测问题。PyramidBox在六个尺度的特征图上进行不同层级的预测。该工作主要包括以下模块：LFPN、PyramidAnchors、CPM、Data-anchor-sampling。该PaddleHub Module的预训练数据集为WIDER FACE数据集，可支持预测。
stylepro_artistic
艺术风格迁移模型可以将给定的图像转换为任意的艺术风格。本模型StyleProNet整体采用全卷积神经网络架构(FCNs)，通过encoder-decoder重建艺术风格图片。StyleProNet的核心是无参数化的内容-风格融合算法Style Projection，模型规模小，响应速度快。模型训练的损失函数包含style loss、content perceptual loss以及content KL loss，确保模型高保真还原内容图片的语义细节信息与风格图片的风格信息。预训练数据集采用MS-COCO数据集作为内容端图像，WikiArt数据集作为风格端图像。
项目实现
上图的左边是迁移了右边风格后的图片。
使用这些简单的代码就可以实现人脸风格迁移，详细代码请移步ai studio,项目主页。当然，通过修改代码也可以增加更加强大的功能。。
结论
至此你已经学会了如何使用PaddleHub非常容易的完成了复杂的人工智能工作：风格迁移。