GitHub开源项目：一键去妹纸"纹身"，几秒钟让你看到女神“真面目”。。。

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来源：机器之心

深度学习去纹身的应用，看起来有不小的应用潜力。

有些时候，我们需要把一些人身上的纹身覆盖掉，以避免引人效仿。有的时候人们只是单纯地好奇，想知道一些大明星如果没有纹身会是什么样子。来自印度的机器学习研究者 Vijish Madhavan 最近开源的一个机器学习工具 SkinDeep 满足了我们的需求。

网友们也使用这一工具去处理了一些画了重度纹身的人物照片，效果还不错。

MV 视频的效果非常完美，因为制作视频输出是非常困难的，因此项目作者选择图像来处理。该项目的起点是深度学习能否胜任这项工作，与 photoshop 相比又如何？

项目地址：https://github.com/vijishmadhavan/SkinDeep

我们先来看一下效果如何？阿伦・艾弗森（美国篮球运动员）的纹身就是用这个模型去掉的。

下图中第一行为输入图像，第二行为输出图像，输出结果明显感觉到纹身被去除了。

脸部有大量密集纹身的图像，还有其他装饰，AI 的纹身去除效果也非常好：

与专业图像处理软件 photoshop 相比，效果也不错：

看起来 SkinDeep 的效果还不错，但如果纹身是彩色的，还会有一些残留的痕迹。

# 项目介绍

根据作者介绍，完成这个项目需要大量的图像对，因为没有合适的数据集，很多时候训练内容采用合成数据来完成，具体来说：

• 首先将 APDrawing 数据集图像对与一些背景去掉纹身设计的图像叠加在一起，使用 Python OpenCV 实现；

• 绘制数据集有线条艺术对，可以模拟纹身线条，这将有助于模型学习和删除这些线条；

• APDrawing 数据集只有头像，对于全身图像，项目作者采用了以前的项目 ArtLine，并将输出与输入图像叠加在一起；

• ImageDraw.Draw 与森林绿色（forest green colour）色码一起使用，并随机放置在身体图像上，类似于 fast.ai 中的 Crappify ；

• Photoshop 也被用来在需要弯曲和角度改变的对象上放置纹身。

这一项目是由 Fast.AI 库构建的，你需要安装 fastai 1.0.61 版（及其依赖库），以及 PyTorch 1.6.0，不支持更高的版本。

尝试这一项目的最快方法就是在 Colab 上：

• https://colab.research.google.com/github/vijishmadhavan/SkinDeep/blob/master/SkinDeep.ipynb

它的输出限制为 500 像素。

# 限制

去纹身的机器学习模型虽然看起来并不复杂，但在现实世界千奇百怪的情况下，有时仍然会出现一些 贴图错误 的情况。该项目的构建者表示，由于缺乏数据集支持，所以用于训练的数据集容量有限。另外，如果有人纹了彩色纹身，恐怕人工智能目前还是认不出来的。

如果这个效果被做成网站，或者成为美颜 app 的一个滤镜，那就太好了。最后，SkinDeep 能不能反过来给人加纹身呢？试穿 的效果或许会火起来。

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