yakhyo/face-parsing

해결하는 문제

이 프로젝트는 이미지 내에서 눈, 코, 입, 피부와 같은 특정 얼굴 특징을 자동으로 식별하고 분할하는 과정인 "얼굴 파싱"을 수행하는 정밀한 방법을 제공합니다. 이 기술은 디지털 메이크업, 증강 현실(AR) 필터, 얼굴 인식, 감정 감지와 같은 응용 프로그램에 필수적입니다.

작동 방식

"양방향 분할 네트워크"(BiSeNet) 아키텍처를 사용합니다. 모델은 얼굴 이미지를 입력으로 받아 각 픽셀을 특정 얼굴 구성 요소에 매핑하는 상세한 마스크를 생성합니다. 속도 또는 정밀도 요구에 따라 ResNet18 또는 ResNet34 두 가지 백본 아키텍처 중에서 선택할 수 있습니다. 저장소에는 자체 모델을 훈련하고, 이미지에서 추론을 실행하고, 다른 소프트웨어 환경에서 사용할 수 있도록 모델을 ONNX 형식으로 내보내는 도구가 포함되어 있습니다.

대상 사용자

이 도구는 얼굴 특징 추출을 위한 신뢰할 수 있는 사전 훈련 또는 사용자 정의 가능한 모델이 필요한 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행하는 개발자와 연구자를 위해 설계되었습니다. AR 응용 프로그램이나 자동 이미지 편집 도구를 구축하는 사람들에게 특히 유용합니다.

주요 특징

• 얼굴 랜드마크 및 구성 요소의 고정밀 분할.
• ResNet18 및 ResNet34 백본 아키텍처 지원.
• 훈련, 추론 및 ONNX 모델 변환을 위한 전체 파이프라인 포함.
• 사전 훈련된 가중치를 즉시 사용 가능.
• facefusion과 같은 주요 오픈 소스 프로젝트에서 사용되어 신뢰성이 입증됨.