[AI - Review] MobileFaceSwap 사용하기

MobileFaceSwap 모델의 기능을 수행하기 위한 test 코드를 리뷰해보자.

https://github.com/Seanseattle/MobileFaceSwap

GitHub - Seanseattle/MobileFaceSwap: MobileFaceSwap: A Lightweight Framework for Video Face Swapping (AAAI 2022)

 

 

해당 모델의 깃허브를 클론하게 되면

image_test.py 와 같이 모델을 사용해서 결과물을 가져올 수 있는 코드가 작성되어 있다.

 

이 코드를 리뷰해서 내 프로젝트에 적용할 수 있도록 해보자.

 

 

image_test.py

이미지를 처리하는 test 코드다.

이번 포스트에서는 이 코드만을 리뷰해 보자.

 

총 3개의 함수가 있고,

파이썬 파일을 실행했을 때 기능을 바로 실행할 수 있도록

if __name__ == '__main__':

이러한 조건문을 주었다.

이 조건문을 먼저 살펴보자.

 

파이썬 파일을 실행할 때 argument 값을 받을 수 있는데,

그 값들을 받아오는 코드가 밑에 있다.

default 값이 없는 source_img_path 와 target_img_path 가 필수적으로 필요해 보인다.

 

그 밑으로 내려가보면 얼굴 부분만을 잘라서 저장해주는 함수인 face_align 을

sourc_img와 target_img를 대상으로 호출했다.

 

그 후 image_test 함수를 호출해서 딥페이크 기능을 수행한다.

 

face_align()

이번에는 이 함수를 살펴보자.

이 함수는 이미지의 경로를 필수적으로 매개변수로 받아야 한다.

 

해당 경로에 실제로 파일이 있는지 확인한 후

align_img()를 호출해서 처리 후 cv2.imwiret로 파일을 저장해준다.

 

 

image_test()

실제로 이미지를 딥페이크하는 기능을 수행하는 함수이다.

 

모델을 실행시키기 위한 준비과정(계산에 필요한 값들, 모델의 가중치등을 세팅) 후에

 

align된 이미지를 opencv를 통해 열고 paddle 형식으로 전환 후 모델을 실행시켜준다.

그 후 나온 결과물 파일을 opencv 형식으로 전환해서 결과물로 output_dir 경로에 저장해준다.

 

 

get_id_emb()

이 함수는 image_test() 함수 내에서 사용된다.

모델을 사용할 때 필요한 수학적 계산을 위한 코드들이 담겨있는 것으로 보인다.

 

 

 

차후에 더욱 자세하게 모델의 코드를 직접 리뷰해보는 시간을 가져야겠다...