DLFS2 のバックアップ(No.3) - PukiWiki

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私的AI研究会 > DLFS2

人間の年齢による顔の変化：DLFS（その２）== 編集中 == †

　AI技術「DLFS（Disentangled Lifespan Face Synthesis）」で人間の年齢による顔の変化をシミュレーションする。
　ローカル環境で「DLFS」を動かす

人間の年齢による顔の変化：DLFS（その２）== 編集中 ==
参考資料

※ 最終更新:2024/08/01　

「DLFS: Disentangled Lifespan Face Synthesis」 †

概要 †

　「http://cedro3.com/ai/dlfs/」より引用

DLFS（Disentangled Lifespan Face Synthesis）とは年齢による顔の変化をシミュレーションできる技術
入力画像（Input Image）からエンコーダ（ε）で潜在変数を求め、CNNを使って形状特徴（Shape feature）とテクスチャ特徴（Texture feature）とアイデンティティを抽出
アイデンティティを維持しながら、形状特徴とテクスチャ特徴に潜在年齢コード（Latent age code）を加味して特徴を変換し、ジェネレーター（g）でミックスして画像を生成する
潜在年齢コードは、年齢範囲を６つの離散グループに分割し、対応する年齢コードは隣接した２つの年齢グループの線形補間によって取得する
　

モデル概要図（下記論文所収）
論文「DLFS: Disentangled Lifespan Face Synthesis (ICCV 2021)」
<paper>
・https://arxiv.org/pdf/2108.02874
<framework>
・https://github.com/SenHe/DLFS

前回の検証
・人間の年齢による顔の変化：DLFS

実行環境の構築 †

仮想環境「py38_learn」で実行する
未作成の場合は → 『仮想環境 (py38_learn)』の手順で仮想環境を作成

GitHub サイトからプロジェクトをダウンロード

cd /anaconda_win/workspace_2　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← Windows の場合
cd ~/workspace_2　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← Linux の場合

git clone https://github.com/SenHe/DLFS.git

補助モデルのダウンロード
```
cd DLFS
python download_models.py
```

プロジェクト・パッケージ update_DLFS.zip (XXXMB) <アップデートファイル> をダウンロード
・解凍してできるフォルダ

update
└─workspace_2
    └─DLFS　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← GitHub からクローンしたプロジェクトに上書きする
        ├─checkpoints
        │  ├─females_model
        │  ├─males_model
        │  └─__MACOSX
        │      └─males_model
        ├─images
        ├─models_distan
        ├─options
        ├─results
        └─results_save

・解凍してできる「update/」フォルダ以下を次のフォルダの下に上書きコピーする
　Windows の場合 →「anaconda_win/」　Linux の場合 → 「~/」

パッケージの追加インストール †

「dlib」をインストール

(py38_learn) conda install -c conda-forge dlib -y

「unidecode」「dominate」をインストール
```
(py38_learn) pip install unidecode dominate
```

「pillow」をダウングレード

(py38_learn) pip install --force-reinstall -v "Pillow==9.5.0"

前回 GoogleColab 上で実行したプログラム「dlfs_test.py」を実行 †

実行コマンド
```
(py38_learn) python dlfs_test2.py
```
ログ抑制とワーニングエラーに対処した「dlfs_test2.py」を実行する
→ ログ抑制　「dlfs_test.py」→「dlfs_test2.py」変更点

実行結果
・「./output.mp4」が生成される

(py38_learn) python dlfs_test2.py
AgingDataLoader
dataset [MulticlassUnalignedDataset] was created
./checkpoints\males_model\latest_net_g_running.pth
convert complete.

GUI で操作できるプログラム「dlfs_gui.py」を作成 †

主な機能
・入力として必要な静止画像は ダイアログにより選択指定する
・GPU自動選択（メモリー容量不足で CUDAエラーが起きる場合は「--cpu」オプションを付加）

出力ファイルの保存場所とファイル名（--result_image'./results/result.mp4' 指定の時）
・「./result」フォルダに保存される（「./result」フォルダは存在しなければならない）
・処理結果画像　 → 'result_ + <静止画> + .mp4'

コマンドオプション一覧

コマンドオプション	引数	初期値	意味
--model	str	'male'	男性(male)/女性(female) 指定
--source_image	str	''　 (ダイアログによる指定)	静止画ファイルパス
--result_image	str	'./result/result.jpg'	出力保存ファイルパス
--cpu	bool	False	cpu mode

コマンド実行例

(py38_learn) python dlfs_gui.py --model female

DLFS GUI program  Ver. 0.01: Starting application...

   - model                   :  female
   - source_image            :  C:/anaconda_win/workspace_2/DLFS/images/f_tsuchiya_1.jpg
   - result_image            :  ./results/result_f_tsuchiya_1.mp4
   - cpu                     :  False

AgingDataLoader
dataset [MulticlassUnalignedDataset] was created
./checkpoints\females_model\latest_net_g_running.pth
Finished.

対処した問題点とエラー詳細 †

「dlfs_test.py」→「dlfs_test2.py」変更点 †

ワーニングエラー出力抑制　24行目に追加

import warnings
warnings.simplefilter('ignore', UserWarning)

「ffmpeg」出力抑制　35行目

#    cmd = 'ffmpeg -i ./results/out.mp4 -vcodec h264 -pix_fmt yuv420p output.mp4'
    cmd = 'ffmpeg -i ./results/out.mp4 -vcodec h264 -pix_fmt yuv420p output.mp4 -loglevel quiet'

ログ出力の抑制 †

「./models_distan/networks.py」→ 155,179,134 行コメントアウト
```
#    print(netG)
```

「./options/base_options.py」→ 110～113 行コメントアウト

#        print('------------ Options -------------')
#        for k, v in sorted(args.items()):
#            print('%s: %s' % (str(k), str(v)))
#        print('-------------- End ----------------')

pip install dib エラー †

対処方法
・下記コマンドでインストールする

(py38_learn) conda install -c conda-forge dlib

▼　- log -　「conda install -c conda-forge dlib」

(py38_learn) conda install -c conda-forge dlib
Retrieving notices: ...working... done
Channels:
 - conda-forge
 - defaults
Platform: win-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: C:\Users\izuts\anaconda3\envs\py38_learn

  added / updated specs:
    - dlib


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
"By downloading and using the cuDNN conda packages, you accept the terms and conditions of the NVIDIA cuDNN EULA - http

done

AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS’ †

原因
「pillow」パッケージで 10.0 移行廃止された属性を使用している

対処方法
エラー対応のため pillow をダウングレード
```
(py38_learn) pip install --force-reinstall -v "Pillow==9.5.0"
```

更新履歴 †

2024/07/31 初版

参考資料 †

DLFS
- Disentangled Lifespan Face Synthesis (ICCV 2021)
- DLFSで、人間の年齢による顔の変化をシミュレーションする