? ? 在現(xiàn)代社交媒體的時(shí)代，表情包已經(jīng)成為了人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠?。表情包可以用?lái)表達(dá)情感、傳遞信息，甚至成為一種文化符號(hào)。然而，隨著表情包的日益普及，大量的表情包已經(jīng)不能滿足人們的需求，許多人開(kāi)始嘗試制作自己的表情包，以滿足個(gè)性化的需求。制作自己的表情包不僅能夠滿足個(gè)性化需求，還能夠鍛煉自己的創(chuàng)造力和表現(xiàn)力。本文將為大家詳細(xì)介紹如何利用深度學(xué)習(xí)零成本制作專屬自己的表情包，讓你也能成為一個(gè)炫酷的表情包制作大師！

? ? 制作表情包的第一步是選擇獲取人臉特，將人臉五官等個(gè)人專屬特征通過(guò)深度學(xué)習(xí)繪制獲得。制作表情包的第二步是選擇一張背景圖片，將獲取到的五官等信息處理放置背景圖中?？傊?，制作自己的表情包不僅能夠滿足個(gè)性化需求，還能夠鍛煉自己的創(chuàng)造力和表現(xiàn)力。通過(guò)閱讀本文，大家可以掌握利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)+python實(shí)現(xiàn)DIY專屬個(gè)人表情包的制作，最終效果如圖：

深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)DIY專屬個(gè)人表情包的技術(shù)路線分為以下幾個(gè)部分：

（1）通過(guò)U2NET深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)從照片中提取人臉信息，并繪制成素描圖像；

（2）處理構(gòu)建表情包背景圖；

（3）對(duì)素描生成圖像和表情包背景圖做處理，生成結(jié)果；

? ? 其中的程序操作流程：

首先運(yùn)行u2net_portrait_test生成照片素描圖，并縮放至和表情包背景圖統(tǒng)一尺寸；然后通過(guò)畫(huà)圖板將素描圖人臉區(qū)域復(fù)制到背景圖人臉，最后對(duì)其進(jìn)行基本處理。

具體功能的形成分為以下幾個(gè)部分介紹，最終代碼也會(huì)免費(fèi)放置文末，供大家學(xué)習(xí)參考。

一、項(xiàng)目環(huán)境要求

項(xiàng)目使用的深度學(xué)習(xí)模型框架為Pytorch。具體的版本號(hào)關(guān)系如下：

torch???????????????????????1.8.1+cu111
torch-encoding??????????????1.2.2b20211110
torchfile???????????????????0.1.0
torchgeometry???????????????0.1.2
torchlight??????????????????1.0
torchnet????????????????????0.0.4
torchsample?????????????????0.1.3
torchtext???????????????????0.6.0
torchvision?????????????????0.9.1+cu111

二、人臉?biāo)孛鑸D像生成

人臉五官等特征的繪制通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型U2NET實(shí)現(xiàn)，最終模型可生成五官素描照。

2.1 U2NET模型基本介紹

2.2 U2NET代碼介紹

U2NET測(cè)試代碼主要分為讀取文件路徑、測(cè)試圖片讀入、加載模型和生成結(jié)果幾個(gè)部分。

（1）定義測(cè)試圖片路徑、結(jié)果保存路徑和讀取模型代碼如下：

image_dir = './test_data/test_portrait_images/portrait_im'

prediction_dir = './test_data/test_portrait_images/portrait_results'

if(not os.path.exists(prediction_dir)):

? ? os.mkdir(prediction_dir)

model_dir = './saved_models/u2net_portrait/u2net_portrait.pth'

img_name_list = glob.glob(image_dir+'/*')

print("Number of images: ", len(img_name_list))

（2）數(shù)據(jù)讀入代碼如下：

test_salobj_dataset?=?SalObjDataset(img_name_list?=?img_name_list,
????????????????????????????????????lbl_name_list?=?[],
????????????????????????????????????transform=transforms.Compose([RescaleT(256),
??????????????????????????????????????????????????????????????????ToTensorLab(flag=0)])
????????????????????????????????????)
test_salobj_dataloader?=?DataLoader(test_salobj_dataset,
????????????????????????????????????batch_size=1,
????????????????????????????????????shuffle=False,
????????????????????????????????????num_workers=1)

（3）加載模型文件，變?yōu)闇y(cè)試模式：

net?=?U2NET(3,1)
net.load_state_dict(torch.load(model_dir))
if?torch.cuda.is_available():
????net.cuda()
net.eval()

（4）提取特征并生成結(jié)果，保存結(jié)果：

for?i_test,?data_test?in?enumerate(test_salobj_dataloader):
????print("inferencing:",img_name_list[i_test].split(os.sep)[-1])
????inputs_test?=?data_test['image']
????inputs_test?=?inputs_test.type(torch.FloatTensor)
????if?torch.cuda.is_available():
????????inputs_test?=?Variable(inputs_test.cuda())
????else:
????????inputs_test?=?Variable(inputs_test)
????d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7=?net(inputs_test)
????pred?=?1.0?-?d1[:,0,:,:]
????pred?=?normPRED(pred)
????save_output(img_name_list[i_test],pred,prediction_dir)
????del?d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7

最終生成的素描圖像如下：

三、構(gòu)建表情包

表情包的構(gòu)建可以簡(jiǎn)單通過(guò)畫(huà)圖板構(gòu)建。當(dāng)然，也可以使用一些更高級(jí)的圖片編輯軟件來(lái)進(jìn)行處理。比如，Photoshop、GIMP、Pixlr等軟件都是非常好用的圖片編輯工具，它們可以幫助你進(jìn)行裁剪、調(diào)整顏色、添加文字等操作，使得你的表情包更加生動(dòng)有趣。

（1）首先，找到一個(gè)表情包背景圖，如下：

（2）使用畫(huà)圖板對(duì)生成的素描圖像縮放和表情包背景統(tǒng)一尺寸：

（3）使用畫(huà)圖對(duì)其臉部區(qū)域進(jìn)行裁剪復(fù)制：

（4）將復(fù)制得到的人臉區(qū)域粘貼到表情包背景圖中：

（5）去除多余的邊角等，并保存圖像，最終可生成專屬個(gè)人表情包：

（6）二次加工：

如果你想要制作動(dòng)態(tài)表情包，那么你需要使用一些GIF制作工具。比如，GIFmaker、GIF Brewery、GIF Animator等工具都是非常好用的GIF制作軟件，它們可以幫助你將多張圖片合成為一個(gè)GIF動(dòng)圖，從而制作出生動(dòng)的表情包。同時(shí)也可以嘗試將不同的素材進(jìn)行組合，添加一些有趣的文字或者特效，從而制作出獨(dú)一無(wú)二的表情包。創(chuàng)意和想象力是制作表情包的靈魂，只有你敢于嘗試、敢于創(chuàng)新，才能夠制作出真正有趣、有用的表情包。

讓我們一起來(lái)嘗試這個(gè)有趣的表情包自制項(xiàng)目吧！

完整代碼：

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