技术虽好，但人必须善良

就在不久前，国外版微博（推特）上有位用户开发出了一款名为DeepNude的软件。

DeepNude主要利用了神经网络技术，通过AI算法处理照片上的细节，并且“脱掉”照片中人物的衣服。

结果被喷到下降，技术虽好，但是不要用来做坏事哦！

(资料图片仅供参考)

用python脱掉图片人物的衣服

本文案例使用的是开源项目instagan，是一种比较新的gan模型建模原理，来自2019年ICLR的论文，下面看下效果对照：

（人要善良，所以把裤子换成群子）

环境配置

首先玩这个模型需要以下前提条件：

python3.6 版本

有GPU环境（因为源代码是要求必须在GPU的Cuda环境下运行，如果没有GPU的同学推荐用PAI里面的DSWhttps://data.aliyun.com/product/learn ，比较便宜 ）

执行以下流程：

下载实验代码（下面会提供下载地址）

下载pre-trained model，如果只是实验就直接用训练好的模型即可（如果只玩换裤子这个实验，下载pants2skirt_mhp_instagan这个模型即可）：（下面会提供下载地址）

3）安装代码中的requirement.txt中的依赖包

最后把下载的model文件放到代码文件的根目录下，目录结构如下（蓝色部分为模型文件夹，里面是200_net_G_A.pth和200_net_G_B.pth）：

完成以上步骤，整个环境就搭建好了。

使用模型做图片转换

注：这个项目的代码有很多hard code的逻辑，需要严格按照下面的做法执行才有可能跑通，包括所有文件的命名。

（1）先设置需要转换的图片

在datasets目录下新增一个test文件夹，构建如下的文件格式

testA和testB存放需要转换的原图，类似于“效果演示中”穿着长裤的图片，testA_seg和testB_seg需要存放mask图片。mask文件是转换图片中的裤子样式，如下图对应实例图片左边的女生裤子（如果想转换其它部位，就不用一一说明了把）

（2）执行图片转换逻辑

在工程的根目录下执行以下代码，使用工程下的test.py这个测试代码：

如果没有报错的话在GPU环境下1分钟就可以执行完毕，代码执行完毕后在工程的results文件夹下就能看到转换好的图片了。

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