IA generativa para mudar o visual virtualmente
Mudar o visual pode ser uma tarefa arriscada. Felizmente, no mundo IA Generativa, podemos experimentar diferentes looks e criar visuais criativos de forma descompromissada. Essa realidade futurista é possível graças às plataformas e modelos de penteados virtuais alimentados por IA generativa. Ao utilizar o poder de algoritmos avançados de machine learning, essas ferramentas inovadoras permitem que os usuários experimentem digitalmente vários penteados, proporcionando uma experiência perfeita e imersiva diferente de tudo o que foi visto antes. Neste post, exploraremos um modelo de transferência de cabelo com IA generativa que acabou de ser liberado: o HairFastGAN.
O que é HairFastGAN?
O modelo HairFastGAN foi desenvolvido para realizar transferências de penteados de imagens de referência para fotos de entrada para experimentação de cabelo virtual. Seus resultados alcançam alta resolução. Além disso, o HairFastGAN tem desempenho excelente, rodando quase em tempo real. Esse modelo é extremamente avançado e inclui uma arquitetura de rede neural operando no espaço latente FS da StyleGAN, sistema próprio para IA generativa.
Onde HairFastGAN está disponível?
O HairFastGAN está disponível no GitHub para clonagem do repositório e na plataforma Hugging Face. Através da Hugging Face, é possível acessar diretamente o Google Colab para executá-lo gratuitamente, opção fortemente recomendada. Mas lembre-se: para usar as GPUs do Colab gratuitamente, elas precisam estar disponíveis, o que pode demorar. Se você quiser baixar o modelo, não se esqueça de que estamos falando de uma arquitetura grande que não pode ser executada em qualquer hardware. Portanto, se possível, opte pelo Colab.
Passo a passo para rodar o modelo no Colab
Para rodar o modelo no Colab, acesse esse link da Hugging Face. Localize o link para o Colab mostrado na imagem abaixo (Open in Colab). Precisa ter login no Colab (conta Google), mas isso não tem nenhum custo.
No Colab, você verá uma página semelhante à imagem mostrada abaixo. Ela mostra o modelo dividido em suas diferentes células do Jupyter Notebook.
Será preciso executar célula por célula até chegar na parte de inferências. Cada célula precisa ser executada até o final antes de passar para a próxima. Algumas etapas demoram.
Numa das etapas de inferências, será possível inserir suas próprias imagens. A primeira etapa de inferência é essa mostrada abaixo, execute a célula sem alterar nada.
Você pode inserir suas fotos na célula seguinte.
As Inferências
O HairFastGAN realiza a transferência de cabelo (result na imagem abaixo) usando uma imagem como alvo (onde o novo cabelo será gerado, face na imagem abaixo), uma imagem de entrada com o corte desejado (shape) e uma terceira imagem com a cor desejada (color).
Na célula do Jupyter Notebook, essas imagens devem ser inseridas como links. Portanto, busque as imagens na internet, clique com o botão direito nelas para copiar os seus links e depois os cole na célula do Jupyter Notebook (imagem abaixo). O primeiro link é a imagem que terá o novo cabelo, o segundo será o corte e o terceiro a cor. Cole os três links e execute a célula.
Para obter os resultados, execute a próxima célula no Colab (imagem).
Veja alguns dos nossos resultados abaixo.
