一、前言

最近正在搞基于Atlas 200 DK的人工智能应用，逛华为云论坛的时候无意间看到了CANN训练营的帖子，正好才刚开始，决定来取一下经，正好补一下昇腾相关知识，我选择从进阶班——AI人脸属性编辑应用开始我的第一次CANN训练营之旅。

【CANN训练营 • 22年度第三季】年度收官之战，席卷大波福利向你走来！！！

二、概览与学习目标

课程概览上这样写道：对人脸属性特征进行编辑，实现发色调整、性别互换、年龄改变等特效，为用户生成多种特效照片，可应用在趣味社交、短视频等娱乐场景。看起来还挺有意思的。

学习目标：熟悉应用开发流程，掌握各开发步骤的关键知识点。了解图片数据处理的使用场景、基本概念。掌握典型场景下图片数据处理的接口调用流程，编排该功能的代码。掌握调试图片数据处理功能，具备基本问题定位能力。正好可以补一下视觉相关的知识。

三、人脸属性编辑

（1）StarGAN网络

本次案例我们将采用StarGAN网络来实现，输入的人头像图片的指定特征进行改变，实现改变头发颜色、性别互换等操作。

StarGAN 是 Yunjey Choi 等人于 17年11月 提出的一个模型。该模型可以实现图像的多域间的迁移。StarGAN 包含鉴别器D和生成器G两个部分.鉴别器D学习去辨别真实图像和生成图像，以及对图像进行所属域的分类。生成器G接受图像和目标域标签，生成假的图像。

（2）环境要求

特别要注意兼容性问题，具体可以查看官方文档，这里我选择开发版固件与驱动版本1.0.13 +CANN版本5.1.RC1.alpha005+MindStudio5.0.RC1+MindSpore1.8的配置。

（3）样例速跑

我们可以从Ascend的Gitee仓中获取源码：

git clone https://gitee.com/ascend/samples.git

我们需要将模型文件转换成昇腾处理器支持的om格式，使用ATC转模型方法如下：

# 为了方便我们直接从网上下载StarGAN的模型，再将其转成om格式
cd $HOME/samples/cplusplus/level2_simple_inference/6_other/StarGAN/

wget https://share123.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/AclBot/issue/starGAN/StarGAN.onnx
wget https://share123.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/AclBot/issue/starGAN/aipp_nv12.cfg

atc --framework=5 --model=StarGAN.onnx --output=StarGAN_aipp --input_format=NCHW --input_shape="real_img:1,3,128,128;attr:1,5" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=aipp_nv12.cfg

下载测试图片：

# 先在StarGAN文件中创建data文件夹以便存放数据
cd $HOME/samples/cplusplus/level2_simple_inference/6_other/StarGAN/data/
wget https://share123.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/AclBot/issue/starGAN/000002.jpg

编译运行

# 编译
cd $HOME/samples/cplusplus/level2_simple_inference/6_other/StarGAN/scripts/
bash build.sh
# 运行
cd $HOME/samples/cplusplus/level2_simple_inference/6_other/StarGAN/out/
./main 0 1 0 0 1

0 1 0 0 1为自己输入的参数，代表想要的各种特征，可自行调整。

运行完成后我们可以在样例工程的out/目录下生成推理后的图片。至此，我们顺利的跑完了一个AI人脸属性编辑样例，期待不久之后的直播讲解课~

四、补充

在这里简单介绍一下华为AI的全栈解决方案。在算力方面，有Ascend310、Ascend910昇腾AI处理器，有ModelArts提供AI开发平台；在AI框架方面开源了昇思MindSpore，其作为全场景AI框架，支持将模型部署到端（手机与IOT设备）-边（基站与路由设备）-云（服务器）；为了解决算力成本高、模型开发效率低的问题，华为专门设计了异构计算架构CANN；华为还提供了全流程开发工具（IDE）MindStudio。也就是说，整套AI开发下来，都有华为自己的产品，自家的技术。