[파이썬] 딥러닝을 활용한 얼굴 생성 및 변환

05 Sep 2023

python

지난 몇 년 동안 딥러닝은 이미지 생성 및 변환 작업에 많은 관심을 받고 있습니다. 특히, 딥러닝 모델을 사용하여 얼굴을 생성하거나 변환하는 것은 매우 흥미로운 주제입니다. 따라서 이번 블로그 게시물에서는 Python에서 딥러닝을 활용하여 얼굴 생성 및 변환하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 얼굴 생성

1.1 GAN (Generative Adversarial Networks)

GAN은 생성 모델 중 가장 인기 있는 모델 중 하나입니다. GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 네트워크로 구성됩니다. 생성자는 랜덤한 잡음 벡터를 입력으로 받아 실제와 유사한 얼굴 이미지를 생성합니다. 판별자는 이러한 생성된 이미지와 실제 이미지를 구분하여 생성자가 생성한 이미지를 실제 이미지와 구별할 수 있도록 학습합니다. 생성자와 판별자는 경쟁하며 서로를 발전시키는 과정을 거치면서 얼굴 이미지의 품질은 점차적으로 향상됩니다.

import tensorflow as tf

# 생성자 모델 정의
def build_generator():
    # Generator 모델 코드 작성
    ...

# 판별자 모델 정의
def build_discriminator():
    # Discriminator 모델 코드 작성
    ...

# GAN 모델 정의
def build_gan(generator, discriminator):
    # GAN 모델 코드 작성
    ...

# GAN 모델 학습
def train_gan(generator, discriminator):
    # GAN 학습 코드 작성
    ...

# 생성자와 판별자 모델 빌드
generator = build_generator()
discriminator = build_discriminator()

# GAN 모델 빌드
gan = build_gan(generator, discriminator)

# GAN 모델 학습
train_gan(generator, discriminator)

1.2 Variational Autoencoder (VAE)

VAE는 생성 모델의 다른 유형입니다. VAE는 잠재 공간(latent space)에서 얼굴 이미지를 생성하는 것을 목표로 합니다. VAE는 인코더(encoder)와 디코더(decoder)라는 두 개의 네트워크로 구성됩니다. 인코더는 입력 이미지를 잠재 공간으로 인코딩하여 잠재 변수(latent variable)를 생성합니다. 디코더는 잠재 변수를 입력으로 받아 원본 이미지를 복원합니다.

import tensorflow as tf

# 인코더 모델 정의
def build_encoder():
    # Encoder 모델 코드 작성
    ...

# 디코더 모델 정의
def build_decoder():
    # Decoder 모델 코드 작성
    ...

# VAE 모델 정의
def build_vae(encoder, decoder):
    # VAE 모델 코드 작성
    ...

# VAE 모델 학습
def train_vae(vae):
    # VAE 학습 코드 작성
    ...

# 인코더와 디코더 모델 빌드
encoder = build_encoder()
decoder = build_decoder()

# VAE 모델 빌드
vae = build_vae(encoder, decoder)

# VAE 모델 학습
train_vae(vae)

2. 얼굴 변환

2.1 Face Swapping

얼굴 변환은 주어진 이미지에서 얼굴 부분을 인식하고 다른 이미지의 얼굴과 교체하는 기술입니다. 주요 단계는 얼굴 감지, 얼굴 정렬, 특징점 추출, 얼굴 교체입니다. 딥러닝을 사용하여 얼굴 감지와 정렬을 수행할 수 있으며, 이미지 변환 네트워크를 사용하여 얼굴 교체를 수행할 수 있습니다.

import cv2
import dlib
import numpy as np

# 얼굴 감지기 초기화
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 얼굴 정렬기 초기화
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 이미지 읽기
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 얼굴 감지
faces1 = detector(image1)
faces2 = detector(image2)

# 얼굴 정렬
landmarks1 = predictor(image1, faces1[0])
landmarks2 = predictor(image2, faces2[0])

# 특징점 추출
points1 = []
points2 = []
for n in range(68):
    x1 = landmarks1.part(n).x
    y1 = landmarks1.part(n).y
    x2 = landmarks2.part(n).x
    y2 = landmarks2.part(n).y
    points1.append((x1, y1))
    points2.append((x2, y2))

# 얼굴 변환
M, _ = cv2.estimateAffinePartial2D(np.array(points1), np.array(points2))
image1_aligned = cv2.warpAffine(image1, M, (image2.shape[1], image2.shape[0]))

# 결과 이미지 출력
cv2.imshow('Swapped Faces', image1_aligned)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2.2 Style Transfer

스타일 전송은 한 이미지에서 다른 이미지의 스타일을 적용하는 것을 의미합니다. 딥러닝 모델을 사용하여 원본 이미지의 콘텐츠와 스타일을 분리하여 다른 이미지의 스타일을 적용할 수 있습니다. 스타일 전송은 Gram Matrix를 사용하여 콘텐츠와 스타일을 비교하고 콘텐츠 손실과 스타일 손실을 최소화하여 변환된 이미지를 생성합니다.

import tensorflow as tf
import cv2

# 이미지 읽기
content_image = cv2.imread('content.jpg')
style_image = cv2.imread('style.jpg')

# 이미지 전처리
content_image = preprocess_image(content_image)
style_image = preprocess_image(style_image)

# VGG19 모델 불러오기
vgg19 = tf.keras.applications.VGG19(weights='imagenet', include_top=False)

# 스타일 전송 모델 정의
def build_style_transfer_model(vgg_model, content_layers, style_layers):
    # 모델 코드 작성

# 스타일 전송 모델 빌드
model = build_style_transfer_model(vgg19, content_layers, style_layers)

# 전처리된 이미지 텐서로 변환
content_tensor = tf.convert_to_tensor(content_image)
style_tensor = tf.convert_to_tensor(style_image)

# 스타일 전송 수행
output_tensor = model(content_tensor, style_tensor)

# 결과 이미지 디코드
output_image = deprocess_image(output_tensor)

# 결과 이미지 저장
cv2.imwrite('output.jpg', output_image)