项目背景

最近自从chat-gpt爆火以来，AI技术在人工智能领域持续迭代的创新，为人们的生活带来了许多震撼的应用。比如其中的，AI人脸融合特效，在各大抖音、B站等平台上，越来越火热，基于这，我也打算利用第三方开源的API，来实现一个自己的人脸融合。

AI 人脸融合特效的原理

AI人脸融合特效是一种基于深度学习和计算机视觉技术的创新应用，它能够将一个人的面部特征融入到另一个人的照片或视频中，实现惊人逼真的效果。不仅可以将名人、角色或者历史人物的面部特征与自己进行融合，还可以实现跨性别、跨年龄等不同身份的转换。

那么它的背后离不开深度神经网络的强大处理能力。首先，通过训练海量的人脸数据，网络能够准确地提取出每个人的面部特征，并将其编码为高维向量表示。接着，利用生成对抗网络（GAN）和自编码器等模型，将源图像的面部特征与目标图像进行高度精确地融合。最终，经过参数调整和优化，生成的图像在保持目标图像风格的同时，完美还原了源图像的面部特征。

这项技术的突破性之处在于其出色的真实感和可信度。通过AI人脸融合特效，用户可以轻松拥有一种超越现实的体验，感受到与自己所崇拜的名人亲近的乐趣。同时，它为影视娱乐产业带来了巨大的创新空间，演员们能够在不同角色之间自由切换，让观众看到更多富有想象力的作品。

代码实现

在开始之前，我个人私下里对比了几家第三方人脸融合特效的效果，比如百度智能云、阿里等等平台，最终对比之后，个人觉得还是百度智能云的效果更好些，因此，这次就借用百度智能云第三方API来实现人脸融合特效。

我们先注册一个账号，然后在控制台这里，我们可以搜索人脸识别，申请到部分免费的基础服务的资源，但今天我们要实现的人脸融合特效，是需要购买的，所以我们创建应用。创建成功后，平台将会分配给您此应用的相关凭证，主要为AppID、API Key、Secret Key。我们要记下这几个数值：分别是client_id 以及 client_secret，后面在调用 token接口的时候会用到。

第一步：调用token接口

public static String getToken() {
    String grant_type = "client_credentials";
    String client_id = "fasq35sadvsvqwr5q...";
    String client_secret = "fasq35sadvsvqwr5q...";
    String url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" + "?grant_type=" + grant_type + "&client_id=" + client_id + "&client_secret=" + client_secret;

    String result = HttpClient.doGet(url);
    
    System.out.println(result);
    return result;
}

当调用的时候，会获取到如下的一大串access_token：

人脸融合

利用刚刚获取到的token，我们可以去调用第三方API，路径为：
url = "https://aip.baidubce.com/rest/4.0/face/v1/merge"

 public static String faceMerge() {
        // 请求url
        String url = "https://aip.baidubce.com/rest/4.0/face/v1/merge";
        try {
            Map<String, Object> map = new HashMap<>();
            //模板图
            Map<String, Object> image_templateMap = new HashMap<>();
            image_templateMap.put("image", "sfasq35sadvsvqwr5q...");
            image_templateMap.put("image_type", "BASE64");
            image_templateMap.put("quality_control", "HIGH");
            map.put("image_template", image_templateMap);

            //目标图，用户自己上传的图片
            Map<String, Object> image_targetMap = new HashMap<>();
            image_targetMap.put("image", "sfasq35sadvsvqwr5q...");
            image_targetMap.put("image_type", "BASE64");
            image_targetMap.put("quality_control", "HIGH");
            map.put("image_target", image_targetMap);

            String param = GsonUtils.toJson(map);

            // 注意这里仅为了简化编码每一次请求都去获取access_token，线上环境access_token有过期时间， 客户端可自行缓存，过期后重新获取。
            String accessToken = "[调用鉴权接口获取的token]";

            String result = HttpUtil.post(url, accessToken, "application/json", param);
            System.out.println(result);
            return result;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

这边有几个注意事项：

• 请求体格式化：Content-Type为application/json，通过json格式化请求体。
• Base64编码：请求的图片需经过Base64编码，图片的base64编码指将图片数据编码成一串字符串，使用该字符串代替图像地址。您可以首先得到图片的二进制，然后用Base64格式编码即可。需要注意的是，图片的base64编码是不包含图片头的，如data:image/jpg;base64,
• 图片格式：现支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持GIF图片

这个接口里主要包括两部分内容：

第一个就是模板图，模板图就是用户想要融合成的效果样子。这个是默认，比如我要和一个数字人图片融合，那么这个数字人就是模板图，我们可以把它的base64写死在i项目里即可。

第二个就是目标图，目标图就是用户上传的自拍图，这个就是动态的，不同的用户上传的不一样。这个同样也需要是base64转码的。

重要的请求参数：

其中也有几个比较重要的请求参数如下：

image_template 对象 ：模板图信息，要求被融合的人脸；

该对象里有几个参数为：

image：模板图信息 图片的分辨率要求在1920x1080以下

image_type：

图片类型
BASE64：图片的base64值;
URL：图片的 URL( 下载图片时可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)
FACE_TOKEN:：人脸标识

同理，target目标图参数也是如此：

部分工具类

public class GsonUtils {
    private static Gson gson = new GsonBuilder().create();

    public static String toJson(Object value) {
        return gson.toJson(value);
    }

    public static <T> T fromJson(String json, Class<T> classOfT) throws JsonParseException {
        return gson.fromJson(json, classOfT);
    }

    public static <T> T fromJson(String json, Type typeOfT) throws JsonParseException {
        return (T) gson.fromJson(json, typeOfT);
    }
}

最终效果图

整体来说，这次人脸融合特效实现下来，并不拿，一个下午就能从头到尾实现出来，整体的效果，还是挺令人满意的。