DeepNude主要是利用神经网络技术，通过AI算法对照片细节进行处理，并“脱下”照片中人物的衣服。

结果被喷了下来。技术虽然好，但不要用来做坏事！

用python脱下画面人物的衣服。这个案例使用的是开源项目instagan，这是一个比较新的gan模型建模原理。它来自ICLR 2019年的论文。我们来看看效果对比:

人要善良，所以改裤子成团。

环境配置

首先，玩这个模型需要以下前提条件:

Python3.6版本3.6

有GPU环境(因为源代码要求必须在GPU的Cuda环境下运行，如果没有GPU的同学建议在PAI中使用DSW https://data.aliyun.com/product/learn，比较便宜)。

执行以下过程:

下载实验代码(下载地址将在下面提供)

下载预先训练好的模型。如果只是实验，可以直接用训练好的模型(如果只是玩换裤子的实验，可以下载模型pants2skirt_mhp_instagan):(下面会提供下载地址)

3)在代码中的requirement.txt中安装依赖包。

最后将下载的模型文件放在代码文件的根目录下，目录结构如下(蓝色部分是模型文件夹，包含200_net_G_A.pth和200_net_G_B.pth):

完成以上步骤后，整个环境就搭建好了。

使用模型进行图片转换

注意:这个项目的代码有很多硬代码逻辑，需要严格按照以下做法执行才能贯穿，包括所有文件的命名。

(1)首先设置要转换的图片。

在数据集目录下添加一个测试文件夹，并构建以下文件格式。

TestA和testB存储需要转换的原始图片，类似于“效果演示”中穿裤子的图片，testA_seg和testB_seg需要存储蒙版图片。蒙版文件是转换图中的裤子样式，如下图，对应的是示例图左边的少女裤(如果要转换其他部分，不需要一一说明)。

(2)执行图像转换逻辑

在项目根目录下执行以下代码，使用项目下test.py的测试代码:

如果没有错误的话，在GPU环境下1分钟就可以执行完毕，代码执行完毕后可以在项目的结果文件夹中看到转换后的图片。

技术虽好，人必须善良。前不久，国外版微博上的一个用户开发了一个叫DeepNude的软件。