毕业设计：基于深度学习的人像生成动漫图像系统
毕业设计：基于深度学习的人像生成动漫图像系统
大四期间，学生们不仅要为就业或升学做准备，还要投入大量精力完成毕业设计。近年来，许多学校的毕业设计项目难度堪比研究生级别，对本科生来说是一个巨大的挑战。本文将分享一个基于深度学习的人像生成动漫图像系统的毕业设计项目，希望能为同学们提供一些选题和实施思路的参考。
课题背景和意义
人像生成动漫图像是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向之一。传统的人像生成方法往往依赖于手工设计的特征提取和图像处理技术，难以准确地捕捉到人物的细节和风格。而基于深度学习的人像生成动漫图像系统能够通过学习大量真实照片和动漫图像的对应关系，实现高质量、逼真度高的动漫风格人像生成。这对于游戏开发、虚拟形象设计、动画制作等领域具有重要的应用价值。
实现技术思路
一、算法理论基础
1.1 特征提取
为了训练计算机模拟艺术家生成卡通风格的人脸动画，我们需要使用一组符合特定要求的训练样本。这些样本包括正面人脸图像和对应的艺术家绘制的人脸线条卡通画。训练样本必须满足以下要求：
- 正面人脸图像：训练样本应包含正面拍摄的人脸图像，以保证人脸的五官和脸部轮廓清晰可见。这有助于模型准确地学习人脸特征和形状。
- 人脸特征的可见性：为了保持人脸信息的完整性，训练样本中的人脸附加物（如帽子、眼镜和胡须）不应挡住人脸的五官和脸部轮廓。这样可以确保模型学习到准确的统计关系。
- 统一的风格：训练样本应该具备一致的卡通风格，以便模型能够学习到该风格的特征和绘画技巧。这有助于生成具有一致风格的卡通人脸动画。
- 几何对齐：为了保持人脸图像和卡通画之间的一致性，训练样本需要进行几何对齐。通常，以两眼球连线的中点为原点，以连线的垂直平分线为y轴，以连线为x轴进行坐标标定。这样的对齐有助于模型学习到正确的位置和相对关系。
- 人脸特征点标注：为了更好地表达人脸信息和准确生成线条画，训练样本需要手工标注人脸特征点。这些特征点包括脸部轮廓、眼睛、鼻子、眉毛和嘴唇等关键位置。通过标注这些特征点，模型可以学习到细致的人脸结构和形态。
1.2 PLSR算法
偏最小二乘回归（PLSR）是一种新型的多元统计数据分析方法。它最初用于研究多个解释变量和多个反应变量之间的定量关系。该方法通过在解释变量空间和反应变量空间中寻找线性组合（潜变量），使得两个变量空间的协方差最大化。采用偏最小二乘回归来分析多组人脸照片和对应的卡通线条画之间的相关性，原因在于偏最小二乘回归方法具有以下几个优越性：
- 多因变量对多自变量的回归建模：偏最小二乘回归可以处理多个反应变量和多个解释变量之间的关系。在这种情况下，它能够同时建立多个回归模型，从而更全面地分析多个变量之间的相关性。
- 解决多重相关性问题：偏最小二乘回归可以有效地解决自变量之间存在多重相关性的问题。它通过提取潜变量，即解释变量和反应变量的线性组合，来减少变量之间的相关性，从而提高建模的准确性和稳定性。
- 数据结构简化和图形功能强大：偏最小二乘回归在建模的同时实现了数据结构的简化。通过提取潜变量，它可以将多维数据映射到较低维度的空间，使得数据特性可以在二维平面图上进行观察和分析。这使得偏最小二乘回归分析具有强大的图形功能，能够直观地展示变量之间的关系。
偏最小二乘回归（PLSR）方法主要适用于处理线性关系的数据，因为它是基于对解释变量和响应变量之间的线性关系进行建模的。对于非线性关系的数据，PLSR方法可能并不是最佳选择。当数据中存在明显的非线性关系时，PLSR可能无法捕捉到非线性模式和变化。在这种情况下，其他非线性建模方法，如支持向量回归、决策树回归、神经网络等，可能更适合处理非线性关系的数据。可以通过在PLSR方法中引入非线性的特征变换或扩展，来间接地处理一些非线性关系。
通过偏最小二乘回归分析，我们可以建立原人脸照片特征点横坐标与目标人脸线条卡通画特征点横坐标之间的关系模型。这个过程涉及提取特征点横坐标的主成分，使其尽可能多地保留变异信息，并与目标特征点横坐标的主成分达到最大相关程度。然后，通过建立回归方程，我们可以预测目标人脸线条卡通画的特征点横坐标，基于原人脸照片的特征点横坐标。通过确定合适的主成分个数，可以优化模型的性能并实现准确的预测。这种方法为实现人脸图像卡通化提供了一种可行的建模方式，对于处理非线性关系的数据也可以考虑引入非线性扩展方法来增强模型的能力。
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import make_pipeline
import numpy as np
# 生成非线性关系的数据
X = np.linspace(-2, 2, 100).reshape(-1, 1)
y = 0.5 * X**3 - 2 * X**2 + 0.5 * X + np.random.normal(0, 0.5, size=(100, 1))
# 引入多项式特征变换
poly = PolynomialFeatures(degree=3)
X_poly = poly.fit_transform(X)
# 使用偏最小二乘回归进行建模
pls = PLSRegression(n_components=1)
pls.fit(X_poly, y)
# 预测新数据
X_new = np.linspace(-2, 2, 100).reshape(-1, 1)
X_new_poly = poly.transform(X_new)
y_pred = pls.predict(X_new_poly)
# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y, label='Original Data')
plt.plot(X_new, y_pred, color='red', label='PLSR Prediction')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.show()
二、 数据集
由于网络上没有现有的合适数据集，作者决定进行网络爬取，收集了大量的真实人像照片和动漫图像，并制作了一个全新的数据集。该数据集包含了各种风格和姿势的真实人像照片以及对应的动漫图像。通过网络爬取和数据整理，能够获得多样化、高质量的人像数据，这将为研究提供更准确、可靠的数据基础。为了进一步增强数据集的多样性和覆盖范围，还对已有的数据进行了扩充。通过使用数据增强技术，包括图像旋转、翻转、缩放等操作，生成了更多的样本，使数据集更具丰富性。此外，还利用图像风格迁移技术，将真实照片转换为不同风格的动漫图像，从而扩展了数据集的样式和视觉变化。
三、实验及结果分析
3.1 实验环境搭建
实验环境使用Windows操作系统，并利用Python作为主要的编程语言进行算法和模型的实现。使用PyTorch作为深度学习框架，构建和训练神经网络模型。借助Pandas等库，完成数据的加载、处理和转换。这样的实验环境提供了一个方便和高效的平台，用于开发和测试算法系统。
3.2 模型训练
使用SAS软件中的PLS过程完成偏最小二乘回归分析，建立原人脸照片特征点横坐标与目标人脸卡通画特征点横坐标之间的关系模型，并进行预测和绘制人脸卡通线条画的设计思路如下所示：
- 数据预处理和准备：在使用SAS软件中的PLS过程进行偏最小二乘回归分析之前，需要对数据进行预处理和准备。这包括将原人脸照片和目标人脸卡通画的特征点横坐标整理成适合分析的数据集格式。确保数据集中包括原人脸照片嘴唇特征点横坐标（S1-S10）和目标人脸卡通画嘴唇特征点横坐标（D1-D10），共有20个数据点。
- PLS回归分析：使用SAS的PLS过程进行偏最小二乘回归分析。在PLS过程中，使用"proc pls"语句，并指定数据集名称（data）以及其他选项，如交叉验证（cv）、主成分个数（NFAC）等。在"model"语句中，定义自变量（D1-D10）和因变量（S1-S10），并使用选项"solution"以获取回归模型的回归系数。
- 解释模型和预测：根据PLS过程的输出结果，分析每个主成分的贡献百分比，确定解释能力最强的主成分。在这种情况下，选择解释能力最强的主成分（如T1和U1）。然后，使用这些主成分的回归系数和新的人脸照片嘴唇特征点横坐标值，带入回归方程，即可预测对应的目标人脸卡通画嘴唇特征点的横坐标值。同样的方法也可以用于预测纵坐标值。