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Sawahara Image Studio泽原形象工作室沢原イメージスタジオ人工智能就发型和与你的服装提出建议的合适的发型 泽原形象工作室的人工智能美发设计产品是“Beauty JOYON诊断系统”。 只需用相机拍摄整个身体,AI就可以将面部平衡,骨骼等与大约1000人的数据进行分类,并建议最好的发型和衣服。 人工智能就发型和与你的服装提出建议的合适的发型 泽原形象工作室的人工智能就发型和与你的服装提出建议的合适的发型 泽原形象工作室的人工智能美发设计产品是“Beauty JOYON诊断系统”。 只需用相机拍摄整个身体,AI就可以将面部平衡,骨骼等与大约1000人的数据进行分类,并建议最好的发型和衣服。 泽原形象工作室 美发学校英国VidalSassoo沙宣和日本peek a boo培训的美发师造型、剪发、烫发、染发化妆挑染焗油洗发 染发 烫发 剪发价格合理 有国际美发大师主剪发,洗发 染发 烫发洗发 染发 烫发 化妆焗油挑染剪发价格合理 有国际美发大师主剪发,洗发 染发 烫发 根据顾客的发质,完成客户护发咨询,负责跟进客户在护发过程中的各项事务处理,协助客户服务工作;通过深入了解顾客的头皮,头发和发根的情况,对头发做出详细分析和诊断,并为顾客度身定制养发护理方案和服务;追踪和观察每位顾客的养发 负责客人提供专业的美发服务;讲究职业道德,做到文明服务,保持美发的高水准服务,维护店面声誉;定期建立贵宾及常客档案,了解他(她)们的爱好、要求及发质的特性,以便更好地提供服务;完成店长安排的其他工作发型设计的后续工作,配合发型师完成发型的软化、上卷、上色等过程。染烫技术熟练。形象气质佳,有团队合作精神,踏实诚恳。吃苦耐劳,态度良好,有上进心。接待顾客,及美发咨询,洗,吹,梳理,及协助美发师完成烫染工作,完成美发师分配的其它工作。通过对人的面部、头部、颈部、肩部等穴位和经络的充分按摩,达到舒筋活血的功效,使头皮、毛囊、毛细血管恢复并增加活力,达到护发养发的目的。能独立完成剪发、吹风、造型、等日常工作 中国江苏省盐城市大丰区新村东路东苑一期29-34 联系人泽原形象工作室长 qq 2668651154 手机 15358411774 微信 gl760017400 



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深度学习AI美颜教程----AI美发算法特效 给照片或者视频中的人物头发换颜色,这个技术已经在手机app诸如天天P图,美图秀秀等应用中使用,并获得了不少用户的青睐。 如何给照片或者视频中的人物头发换发色? 换发色算法流程如下图所示: 1,AI头发分割模块 基于深度学习的目标分割算法已经比较成熟,比较常用的有FCN,SegNet,UNet,PspNet,DenseNet等等。 这里我们使用Unet网络来进行头发分割,具体可以参考如下链接:点击打开链接 Unet头发分割代码如下: 1. def get_unet_256(input_shape=(256, 256, 3), 2. num_classes=1): 3. inputs = Input(shape=input_shape) 4. # 256 5. 6. down0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(inputs) 7. down0 = BatchNormalization()(down0) 8. down0 = Activation('relu')(down0) 9. down0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(down0) 10. down0 = BatchNormalization()(down0) 11. down0 = Activation('relu')(down0) 12. down0_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down0) 13. # 128 14. 15. down1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(down0_pool) 16. down1 = BatchNormalization()(down1) 17. down1 = Activation('relu')(down1) 18. down1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(down1) 19. down1 = BatchNormalization()(down1) 20. down1 = Activation('relu')(down1) 21. down1_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down1) 22. # 64 23. 24. down2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(down1_pool) 25. down2 = BatchNormalization()(down2) 26. down2 = Activation('relu')(down2) 27. down2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(down2) 28. down2 = BatchNormalization()(down2) 29. down2 = Activation('relu')(down2) 30. down2_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down2) 31. # 32 32. 33. down3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(down2_pool) 34. down3 = BatchNormalization()(down3) 35. down3 = Activation('relu')(down3) 36. down3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(down3) 37. down3 = BatchNormalization()(down3) 38. down3 = Activation('relu')(down3) 39. down3_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down3) 40. # 16 41. 42. down4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(down3_pool) 43. down4 = BatchNormalization()(down4) 44. down4 = Activation('relu')(down4) 45. down4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(down4) 46. down4 = BatchNormalization()(down4) 47. down4 = Activation('relu')(down4) 48. down4_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down4) 49. # 8 50. 51. center = Conv2D(1024, (3, 3), padding='same')(down4_pool) 52. center = BatchNormalization()(center) 53. center = Activation('relu')(center) 54. center = Conv2D(1024, (3, 3), padding='same')(center) 55. center = BatchNormalization()(center) 56. center = Activation('relu')(center) 57. # center 58. 59. up4 = UpSampling2D((2, 2))(center) 60. up4 = concatenate([down4, up4], axis=3) 61. up4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(up4) 62. up4 = BatchNormalization()(up4) 63. up4 = Activation('relu')(up4) 64. up4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(up4) 65. up4 = BatchNormalization()(up4) 66. up4 = Activation('relu')(up4) 67. up4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(up4) 68. up4 = BatchNormalization()(up4) 69. up4 = Activation('relu')(up4) 70. # 16 71. 72. up3 = UpSampling2D((2, 2))(up4) 73. up3 = concatenate([down3, up3], axis=3) 74. up3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(up3) 75. up3 = BatchNormalization()(up3) 76. up3 = Activation('relu')(up3) 77. up3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(up3) 78. up3 = BatchNormalization()(up3) 79. up3 = Activation('relu')(up3) 80. up3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(up3) 81. up3 = BatchNormalization()(up3) 82. up3 = Activation('relu')(up3) 83. # 32 84. 85. up2 = UpSampling2D((2, 2))(up3) 86. up2 = concatenate([down2, up2], axis=3) 87. up2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(up2) 88. up2 = BatchNormalization()(up2) 89. up2 = Activation('relu')(up2) 90. up2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(up2) 91. up2 = BatchNormalization()(up2) 92. up2 = Activation('relu')(up2) 93. up2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(up2) 94. up2 = BatchNormalization()(up2) 95. up2 = Activation('relu')(up2) 96. # 64 97. 98. up1 = UpSampling2D((2, 2))(up2) 99. up1 = concatenate([down1, up1], axis=3) 100. up1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(up1) 101. up1 = BatchNormalization()(up1) 102. up1 = Activation('relu')(up1) 103. up1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(up1) 104. up1 = BatchNormalization()(up1) 105. up1 = Activation('relu')(up1) 106. up1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(up1) 107. up1 = BatchNormalization()(up1) 108. up1 = Activation('relu')(up1) 109. # 128 110. 111. up0 = UpSampling2D((2, 2))(up1) 112. up0 = concatenate([down0, up0], axis=3) 113. up0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up0) 114. up0 = BatchNormalization()(up0) 115. up0 = Activation('relu')(up0) 116. up0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up0) 117. up0 = BatchNormalization()(up0) 118. up0 = Activation('relu')(up0) 119. up0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up0) 120. up0 = BatchNormalization()(up0) 121. up0 = Activation('relu')(up0) 122. # 256 123. 124. classify = Conv2D(num_classes, (1, 1), activation='sigmoid')(up0) 125. 126. model = Model(inputs=inputs, outputs=classify) 127. 128. #model.compile(optimizer=RMSprop(lr=0.0001), loss=bce_dice_loss, metrics=[dice_coeff]) 129. 130. return model 分割效果举例如下: 使用的训练和测试数据集合大家自己准备即可。 2,头发换色模块 这个模块看起来比较简单,实际上却并非如此。 这个模块要细分为①头发颜色增强与修正模块;②颜色空间染色模块;③头发细节增强; ①头发颜色增强与修正模块 为什么要颜色增强与修正? 先看下面一组图,我们直接使用HSV颜色空间对纯黑色的头发进行染色,目标色是紫色,结果如下: 大家可以看到,针对上面这张原图,头发比较黑,在HSV颜色空间进行头发换色之后,效果图中很不明显,只有轻微的颜色变化; 为什么会出现这种情况?原因如下: 我们以RGB和HSV颜色空间为例,首先来看下HSV和RGB之间的转换公式: 设 (r, g, b)分别是一个颜色的红、绿和蓝坐标,它们的值是在0到1之间的实数。设max等价于r, g和b中的最大者。设min等于这些值中的最小者。要找到在HSL空间中的 (h, s, l)值,这里的h ∈ [0, 360)度是角度的色相角,而s, l ∈ [0,1]是饱和度和亮度,计算为: 我们假设头发为纯黑色,R=G=B=0,那么按照HSV计算公式可以得到H = S = V = 0; 假设我们要把头发颜色替换为红色(r=255,g=0,b=0); 那么,我们先将红色转换为对应的hsv,然后保留原始黑色头发的V,红色头发的hs,重新组合新的hsV,在转换为RGB颜色空间,即为头发换色之后的效果(hs是颜色属性,v是明度属性,保留原始黑色头发的明度,替换颜色属性以达到换色目的); HSV转换为RGB的公式如下: 对于黑色,我们计算的结果是H=S=V=0,由于V=0,因此,p=q=t=0,不管目标颜色的hs值是多少,rgb始终都是0,也就是黑色; 这样,虽然我们使用了红色,来替换黑色头发,但是,结果却依旧是黑色,结论也就是hsv/hsl颜色空间,无法对黑色换色。 下面,我们给出天天P图和美妆相机对应紫色的换发色效果: 与之前HSV颜色空间的结果对比,我们明显可以看到,天天P图和美妆相机的效果要更浓,更好看,而且对近乎黑色的头发进行了完美的换色; 由于上述原因,我们这里需要对图像中的头发区域进行一定的增强处理:提亮,轻微改变色调; 这一步通常可以在PS上进行提亮调色,然后使用LUT来处理; 经过提亮之后的上色效果如下图所示: 可以看到,基本与美妆相机和天天P图类似了。 ②HSV/HSL/YCbCr颜色空间换色 这一步比较简单,保留明度分量不变,将其他颜色、色调分量替换为目标发色就可以了。 这里以HSV颜色空间为例: 假如我们要将头发染发为一半青色,一般粉红色,那么我们构建如下图所示的颜色MAP: 对于头发区域的每一个像素点P,我们将P的RGB转换为HSV颜色空间,得到H/S/V; 根据P在原图头发区域的位置比例关系,我们在颜色MAP中找到对应位置的像素点D,将D的RGB转换为HSV颜色空间,得到目标颜色的h/s/v; 根据目标颜色重组hsV,然后转为RGB即可; 这一模块代码如下: 1. // h = [0,360], s = [0,1], v = [0,1] 2. void RGBToHSV(int R, int G, int B, float* h, float* s, float * v) 3. { 4. float min, max; 5. float r = R / 255.0f; 6. float g = G / 255.0f; 7. float b = B / 255.0f; 8. min = MIN2(r,MIN2(g,b)); 9. max = MAX2(r,MAX2(g,b)); 10. if (max == min) 11. *h = 0; 12. if (max == r && g >= b) 13. *h = 60.0f * (g - b) / (max - min); 14. if (max == r && g < b) 15. *h = 60.0f * (g - b) / (max - min) + 360.0f; 16. 17. if (max == g) 18. *h = 60.0f * (b - r) / (max - min) + 120.0f; 19. if (max == b) 20. *h = 60.0f * (r - g) / (max - min) + 240.0f; 21. 22. if (max == 0) 23. *s = 0; 24. else 25. *s = (max - min) / max; 26. *v = max; 27. }; 28. void HSVToRGB(float h, float s, float v, int* R, int *G, int *B) 29. { 30. float q = 0, p = 0, t = 0, r = 0, g = 0, b = 0; 31. int hN = 0; 32. if (h < 0) 33. h = 360 + h; 34. hN = (int)(h / 60); 35. p = v * (1.0f - s); 36. q = v * (1.0f - (h / 60.0f - hN) * s); 37. t = v * (1.0f - (1.0f - (h / 60.0f - hN)) * s); 38. switch (hN) 39. { 40. case 0: 41. r = v; 42. g = t; 43. b = p; 44. break; 45. case 1: 46. r = q; 47. g = v; 48. b = p; 49. break; 50. case 2: 51. r = p; 52. g = v; 53. b = t; 54. break; 55. case 3: 56. r = p; 57. g = q; 58. b = v; 59. break; 60. case 4: 61. r = t; 62. g = p; 63. b = v; 64. break; 65. case 5: 66. r = v; 67. g = p; 68. b = q; 69. break; 70. default: 71. break; 72. } 73. *R = (int)CLIP3((r * 255.0f),0,255); 74. *G = (int)CLIP3((g * 255.0f),0,255); 75. *B = (int)CLIP3((b * 255.0f),0,255); 76. }; 效果图如下所示: 本文算法对比美妆相机效果如下: ③头发区域增强 这一步主要是为了突出头发丝的细节,可以使用锐化算法,如Laplace锐化,USM锐化等等。 上述过程基本是模拟美妆相机染发算法的过程,给大家参考一下,最后给出本文算法的一些效果举例: 本文效果除了实现正常的单色染发,混合色染发之外,还实现了挑染,如最下方一组效果图所示。 对于挑染的算法原理: 计算头发纹理,根据头发纹理选取需要挑染的头发束,然后对这些头发束与其他头发分开染色即可,具体逻辑这里不再累赘,大家自行研究,这里给出解决思路供大家参考。 最后,本文算法理论上实时处理是没有问题的,头发分割已经可以实时处理,所以后面基本没有什么耗时操作,使用opengl实现实时染发是没有问题的。 深度学习AI美颜系列---AI美颜磨皮算法一 首先说明一点,为什么本结内容是“AI美颜磨皮算法一”?而不是“AI美颜磨皮算法”? AI美颜磨皮算法目前还没有具体定义,各大公司也都处于摸索阶段,因此,这里只是依据自己的实现方案做了区分,本文算法与下一篇“AI美颜磨皮算法二”在算法角度,有着很大的差异,由此做了区分。 先看一下磨皮算法的一般流程: 这个流程图是一般传统的磨皮算法流程图,而本文将基于这个流程图,结合深度学习做一些改进。 在这个流程图中,主要的模块有两个:滤波模块和肤色区域检测模块; 滤波模块中,包含了三种算法: 1,保边滤波器滤波算法 该方法是指通过一些具有保留边缘的能力的滤波器,来将图像磨平,达到皮肤平滑的目的; 这类滤波器主要有: ①双边滤波器 ②导向滤波器 ③Surface Blur表面模糊滤波器 ④局部均值滤波器 ⑤加权最小二乘滤波器(WLS滤波器) ⑥Smart blur等等,详情可参考本人博客。 此方法皮肤区域比较平滑,细节较少,需要后期添加细节信息,来保留一些自然的纹理; 2,高反差减弱算法 高反差保留算法是指通过高反差来得到皮肤细节的MASK,根据MASK中细节区域,比如皮肤中的斑点区域位置,将原图对应区域进行颜色减淡处理,以此来达到斑点弱化,美肤的目的; 该方法在保留纹理的同时,减弱了皮肤瑕疵与斑点的颜色,使得皮肤看起来比较光滑自然; 3,其他算法 这里是指一些未知的算法,当然已知的也有,比如:基于保边滤波和高反差的磨皮算法,该方法同时对原图做了1-2步骤,得到一张光滑的滤波图和高反差对应的细节MASK,然后将MASK作为alpha通道,把原图和滤波图进行Alpha融合,达到平滑皮肤的同时,去除斑点,保留纹理的作用; 皮肤区域识别检测模块 目前常用的皮肤检测主要是基于颜色空间的皮肤颜色统计方法; 该方法具有较高的误检率,容易将类肤色判定为肤色,这样就导致了非皮肤区域图像被滤波器平滑掉了,也就是不该磨皮的图像区域被模糊了; 重点来了,下面我们在传统磨皮算法流程中使用深度学习来改进或者提高我们磨皮的质量,比如:使用深度学习进行皮肤区域分割,得到更为精确的皮肤区域,从而使得我们最后的磨皮效果超越传统算法的效果; 下面,我们介绍基于深度学习的皮肤区域分割: 分割的方法有很多,CNN/FCN/UNet/DenseNet等等,这里我们使用UNet进行皮肤分割: Unet做图像分割,参考论文如:UNet:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. 它最开始的网络模型如下: 这是一个全卷积神经网络,输入和输出都是图像,没有全连接层,较浅的高分辨率层用来解决像素定位的问题,较深的层用来解决像素分类的问题; 左边进行卷积和下采样,同时保留当前结果,右边进行上采样时将上采样结果和左边对应结果进行融合,以此来提高分割效果; 这个网络中左右是不对称的,后来改进的Unet基本上在图像分辨率上呈现出对称的样式,本文这里使用Keras来实现,网络结构如下: 1. Layer (type) Output Shape Param # Connected to 2. ================================================================================================== 3. input_1 (InputLayer) (None, 256, 256, 3) 0 4. __________________________________________________________________________________________________ 5. conv2d_1 (Conv2D) (None, 256, 256, 32) 896 input_1[0][0] 6. __________________________________________________________________________________________________ 7. batch_normalization_1 (BatchNor (None, 256, 256, 32) 128 conv2d_1[0][0] 8. __________________________________________________________________________________________________ 9. activation_1 (Activation) (None, 256, 256, 32) 0 batch_normalization_1[0][0] 10. __________________________________________________________________________________________________ 11. conv2d_2 (Conv2D) (None, 256, 256, 32) 9248 activation_1[0][0] 12. __________________________________________________________________________________________________ 13. batch_normalization_2 (BatchNor (None, 256, 256, 32) 128 conv2d_2[0][0] 14. __________________________________________________________________________________________________ 15. activation_2 (Activation) (None, 256, 256, 32) 0 batch_normalization_2[0][0] 16. __________________________________________________________________________________________________ 17. max_pooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 128, 128, 32) 0 activation_2[0][0] 18. __________________________________________________________________________________________________ 19. conv2d_3 (Conv2D) (None, 128, 128, 64) 18496 max_pooling2d_1[0][0] 20. __________________________________________________________________________________________________ 21. batch_normalization_3 (BatchNor (None, 128, 128, 64) 256 conv2d_3[0][0] 22. __________________________________________________________________________________________________ 23. activation_3 (Activation) (None, 128, 128, 64) 0 batch_normalization_3[0][0] 24. __________________________________________________________________________________________________ 25. conv2d_4 (Conv2D) (None, 128, 128, 64) 36928 activation_3[0][0] 26. __________________________________________________________________________________________________ 27. batch_normalization_4 (BatchNor (None, 128, 128, 64) 256 conv2d_4[0][0] 28. __________________________________________________________________________________________________ 29. activation_4 (Activation) (None, 128, 128, 64) 0 batch_normalization_4[0][0] 30. __________________________________________________________________________________________________ 31. max_pooling2d_2 (MaxPooling2D) (None, 64, 64, 64) 0 activation_4[0][0] 32. __________________________________________________________________________________________________ 33. conv2d_5 (Conv2D) (None, 64, 64, 128) 73856 max_pooling2d_2[0][0] 34. __________________________________________________________________________________________________ 35. batch_normalization_5 (BatchNor (None, 64, 64, 128) 512 conv2d_5[0][0] 36. __________________________________________________________________________________________________ 37. activation_5 (Activation) (None, 64, 64, 128) 0 batch_normalization_5[0][0] 38. __________________________________________________________________________________________________ 39. conv2d_6 (Conv2D) (None, 64, 64, 128) 147584 activation_5[0][0] 40. __________________________________________________________________________________________________ 41. batch_normalization_6 (BatchNor (None, 64, 64, 128) 512 conv2d_6[0][0] 42. __________________________________________________________________________________________________ 43. activation_6 (Activation) (None, 64, 64, 128) 0 batch_normalization_6[0][0] 44. __________________________________________________________________________________________________ 45. max_pooling2d_3 (MaxPooling2D) (None, 32, 32, 128) 0 activation_6[0][0] 46. __________________________________________________________________________________________________ 47. conv2d_7 (Conv2D) (None, 32, 32, 256) 295168 max_pooling2d_3[0][0] 48. __________________________________________________________________________________________________ 49. batch_normalization_7 (BatchNor (None, 32, 32, 256) 1024 conv2d_7[0][0] 50. __________________________________________________________________________________________________ 51. activation_7 (Activation) (None, 32, 32, 256) 0 batch_normalization_7[0][0] 52. __________________________________________________________________________________________________ 53. conv2d_8 (Conv2D) (None, 32, 32, 256) 590080 activation_7[0][0] 54. __________________________________________________________________________________________________ 55. batch_normalization_8 (BatchNor (None, 32, 32, 256) 1024 conv2d_8[0][0] 56. __________________________________________________________________________________________________ 57. activation_8 (Activation) (None, 32, 32, 256) 0 batch_normalization_8[0][0] 58. __________________________________________________________________________________________________ 59. max_pooling2d_4 (MaxPooling2D) (None, 16, 16, 256) 0 activation_8[0][0] 60. __________________________________________________________________________________________________ 61. conv2d_9 (Conv2D) (None, 16, 16, 512) 1180160 max_pooling2d_4[0][0] 62. __________________________________________________________________________________________________ 63. batch_normalization_9 (BatchNor (None, 16, 16, 512) 2048 conv2d_9[0][0] 64. __________________________________________________________________________________________________ 65. activation_9 (Activation) (None, 16, 16, 512) 0 batch_normalization_9[0][0] 66. __________________________________________________________________________________________________ 67. conv2d_10 (Conv2D) (None, 16, 16, 512) 2359808 activation_9[0][0] 68. __________________________________________________________________________________________________ 69. batch_normalization_10 (BatchNo (None, 16, 16, 512) 2048 conv2d_10[0][0] 70. __________________________________________________________________________________________________ 71. activation_10 (Activation) (None, 16, 16, 512) 0 batch_normalization_10[0][0] 72. __________________________________________________________________________________________________ 73. max_pooling2d_5 (MaxPooling2D) (None, 8, 8, 512) 0 activation_10[0][0] 74. __________________________________________________________________________________________________ 75. conv2d_11 (Conv2D) (None, 8, 8, 1024) 4719616 max_pooling2d_5[0][0] 76. __________________________________________________________________________________________________ 77. batch_normalization_11 (BatchNo (None, 8, 8, 1024) 4096 conv2d_11[0][0] 78. __________________________________________________________________________________________________ 79. activation_11 (Activation) (None, 8, 8, 1024) 0 batch_normalization_11[0][0] 80. __________________________________________________________________________________________________ 81. conv2d_12 (Conv2D) (None, 8, 8, 1024) 9438208 activation_11[0][0] 82. __________________________________________________________________________________________________ 83. batch_normalization_12 (BatchNo (None, 8, 8, 1024) 4096 conv2d_12[0][0] 84. __________________________________________________________________________________________________ 85. activation_12 (Activation) (None, 8, 8, 1024) 0 batch_normalization_12[0][0] 86. __________________________________________________________________________________________________ 87. up_sampling2d_1 (UpSampling2D) (None, 16, 16, 1024) 0 activation_12[0][0] 88. __________________________________________________________________________________________________ 89. concatenate_1 (Concatenate) (None, 16, 16, 1536) 0 activation_10[0][0] 90. up_sampling2d_1[0][0] 91. __________________________________________________________________________________________________ 92. conv2d_13 (Conv2D) (None, 16, 16, 512) 7078400 concatenate_1[0][0] 93. __________________________________________________________________________________________________ 94. batch_normalization_13 (BatchNo (None, 16, 16, 512) 2048 conv2d_13[0][0] 95. __________________________________________________________________________________________________ 96. activation_13 (Activation) (None, 16, 16, 512) 0 batch_normalization_13[0][0] 97. __________________________________________________________________________________________________ 98. conv2d_14 (Conv2D) (None, 16, 16, 512) 2359808 activation_13[0][0] 99. __________________________________________________________________________________________________ 100. batch_normalization_14 (BatchNo (None, 16, 16, 512) 2048 conv2d_14[0][0] 101. __________________________________________________________________________________________________ 102. activation_14 (Activation) (None, 16, 16, 512) 0 batch_normalization_14[0][0] 103. __________________________________________________________________________________________________ 104. conv2d_15 (Conv2D) (None, 16, 16, 512) 2359808 activation_14[0][0] 105. __________________________________________________________________________________________________ 106. batch_normalization_15 (BatchNo (None, 16, 16, 512) 2048 conv2d_15[0][0] 107. __________________________________________________________________________________________________ 108. activation_15 (Activation) (None, 16, 16, 512) 0 batch_normalization_15[0][0] 109. __________________________________________________________________________________________________ 110. up_sampling2d_2 (UpSampling2D) (None, 32, 32, 512) 0 activation_15[0][0] 111. __________________________________________________________________________________________________ 112. concatenate_2 (Concatenate) (None, 32, 32, 768) 0 activation_8[0][0] 113. up_sampling2d_2[0][0] 114. __________________________________________________________________________________________________ 115. conv2d_16 (Conv2D) (None, 32, 32, 256) 1769728 concatenate_2[0][0] 116. __________________________________________________________________________________________________ 117. batch_normalization_16 (BatchNo (None, 32, 32, 256) 1024 conv2d_16[0][0] 118. __________________________________________________________________________________________________ 119. activation_16 (Activation) (None, 32, 32, 256) 0 batch_normalization_16[0][0] 120. __________________________________________________________________________________________________ 121. conv2d_17 (Conv2D) (None, 32, 32, 256) 590080 activation_16[0][0] 122. __________________________________________________________________________________________________ 123. batch_normalization_17 (BatchNo (None, 32, 32, 256) 1024 conv2d_17[0][0] 124. __________________________________________________________________________________________________ 125. activation_17 (Activation) (None, 32, 32, 256) 0 batch_normalization_17[0][0] 126. __________________________________________________________________________________________________ 127. conv2d_18 (Conv2D) (None, 32, 32, 256) 590080 activation_17[0][0] 128. __________________________________________________________________________________________________ 129. batch_normalization_18 (BatchNo (None, 32, 32, 256) 1024 conv2d_18[0][0] 130. __________________________________________________________________________________________________ 131. activation_18 (Activation) (None, 32, 32, 256) 0 batch_normalization_18[0][0] 132. __________________________________________________________________________________________________ 133. up_sampling2d_3 (UpSampling2D) (None, 64, 64, 256) 0 activation_18[0][0] 134. __________________________________________________________________________________________________ 135. concatenate_3 (Concatenate) (None, 64, 64, 384) 0 activation_6[0][0] 136. up_sampling2d_3[0][0] 137. __________________________________________________________________________________________________ 138. conv2d_19 (Conv2D) (None, 64, 64, 128) 442496 concatenate_3[0][0] 139. __________________________________________________________________________________________________ 140. batch_normalization_19 (BatchNo (None, 64, 64, 128) 512 conv2d_19[0][0] 141. __________________________________________________________________________________________________ 142. activation_19 (Activation) (None, 64, 64, 128) 0 batch_normalization_19[0][0] 143. __________________________________________________________________________________________________ 144. conv2d_20 (Conv2D) (None, 64, 64, 128) 147584 activation_19[0][0] 145. __________________________________________________________________________________________________ 146. batch_normalization_20 (BatchNo (None, 64, 64, 128) 512 conv2d_20[0][0] 147. __________________________________________________________________________________________________ 148. activation_20 (Activation) (None, 64, 64, 128) 0 batch_normalization_20[0][0] 149. __________________________________________________________________________________________________ 150. conv2d_21 (Conv2D) (None, 64, 64, 128) 147584 activation_20[0][0] 151. __________________________________________________________________________________________________ 152. batch_normalization_21 (BatchNo (None, 64, 64, 128) 512 conv2d_21[0][0] 153. __________________________________________________________________________________________________ 154. activation_21 (Activation) (None, 64, 64, 128) 0 batch_normalization_21[0][0] 155. __________________________________________________________________________________________________ 156. up_sampling2d_4 (UpSampling2D) (None, 128, 128, 128 0 activation_21[0][0] 157. __________________________________________________________________________________________________ 158. concatenate_4 (Concatenate) (None, 128, 128, 192 0 activation_4[0][0] 159. up_sampling2d_4[0][0] 160. __________________________________________________________________________________________________ 161. conv2d_22 (Conv2D) (None, 128, 128, 64) 110656 concatenate_4[0][0] 162. __________________________________________________________________________________________________ 163. batch_normalization_22 (BatchNo (None, 128, 128, 64) 256 conv2d_22[0][0] 164. __________________________________________________________________________________________________ 165. activation_22 (Activation) (None, 128, 128, 64) 0 batch_normalization_22[0][0] 166. __________________________________________________________________________________________________ 167. conv2d_23 (Conv2D) (None, 128, 128, 64) 36928 activation_22[0][0] 168. __________________________________________________________________________________________________ 169. batch_normalization_23 (BatchNo (None, 128, 128, 64) 256 conv2d_23[0][0] 170. __________________________________________________________________________________________________ 171. activation_23 (Activation) (None, 128, 128, 64) 0 batch_normalization_23[0][0] 172. __________________________________________________________________________________________________ 173. conv2d_24 (Conv2D) (None, 128, 128, 64) 36928 activation_23[0][0] 174. __________________________________________________________________________________________________ 175. batch_normalization_24 (BatchNo (None, 128, 128, 64) 256 conv2d_24[0][0] 176. __________________________________________________________________________________________________ 177. activation_24 (Activation) (None, 128, 128, 64) 0 batch_normalization_24[0][0] 178. __________________________________________________________________________________________________ 179. up_sampling2d_5 (UpSampling2D) (None, 256, 256, 64) 0 activation_24[0][0] 180. __________________________________________________________________________________________________ 181. concatenate_5 (Concatenate) (None, 256, 256, 96) 0 activation_2[0][0] 182. up_sampling2d_5[0][0] 183. __________________________________________________________________________________________________ 184. conv2d_25 (Conv2D) (None, 256, 256, 32) 27680 concatenate_5[0][0] 185. __________________________________________________________________________________________________ 186. batch_normalization_25 (BatchNo (None, 256, 256, 32) 128 conv2d_25[0][0] 187. __________________________________________________________________________________________________ 188. activation_25 (Activation) (None, 256, 256, 32) 0 batch_normalization_25[0][0] 189. __________________________________________________________________________________________________ 190. conv2d_26 (Conv2D) (None, 256, 256, 32) 9248 activation_25[0][0] 191. __________________________________________________________________________________________________ 192. batch_normalization_26 (BatchNo (None, 256, 256, 32) 128 conv2d_26[0][0] 193. __________________________________________________________________________________________________ 194. activation_26 (Activation) (None, 256, 256, 32) 0 batch_normalization_26[0][0] 195. __________________________________________________________________________________________________ 196. conv2d_27 (Conv2D) (None, 256, 256, 32) 9248 activation_26[0][0] 197. __________________________________________________________________________________________________ 198. batch_normalization_27 (BatchNo (None, 256, 256, 32) 128 conv2d_27[0][0] 199. __________________________________________________________________________________________________ 200. activation_27 (Activation) (None, 256, 256, 32) 0 batch_normalization_27[0][0] 201. __________________________________________________________________________________________________ 202. conv2d_28 (Conv2D) (None, 256, 256, 1) 33 activation_27[0][0] 203. ================================================================================================== UNet网络代码如下: 1. def get_unet_256(input_shape=(256, 256, 3), 2. num_classes=1): 3. inputs = Input(shape=input_shape) 4. # 256 5. 6. down0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(inputs) 7. down0 = BatchNormalization()(down0) 8. down0 = Activation('relu')(down0) 9. down0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(down0) 10. down0 = BatchNormalization()(down0) 11. down0 = Activation('relu')(down0) 12. down0_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down0) 13. # 128 14. 15. down1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(down0_pool) 16. down1 = BatchNormalization()(down1) 17. down1 = Activation('relu')(down1) 18. down1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(down1) 19. down1 = BatchNormalization()(down1) 20. down1 = Activation('relu')(down1) 21. down1_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down1) 22. # 64 23. 24. down2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(down1_pool) 25. down2 = BatchNormalization()(down2) 26. down2 = Activation('relu')(down2) 27. down2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(down2) 28. down2 = BatchNormalization()(down2) 29. down2 = Activation('relu')(down2) 30. down2_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down2) 31. # 32 32. 33. down3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(down2_pool) 34. down3 = BatchNormalization()(down3) 35. down3 = Activation('relu')(down3) 36. down3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(down3) 37. down3 = BatchNormalization()(down3) 38. down3 = Activation('relu')(down3) 39. down3_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down3) 40. # 16 41. 42. down4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(down3_pool) 43. down4 = BatchNormalization()(down4) 44. down4 = Activation('relu')(down4) 45. down4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(down4) 46. down4 = BatchNormalization()(down4) 47. down4 = Activation('relu')(down4) 48. down4_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down4) 49. # 8 50. 51. center = Conv2D(1024, (3, 3), padding='same')(down4_pool) 52. center = BatchNormalization()(center) 53. center = Activation('relu')(center) 54. center = Conv2D(1024, (3, 3), padding='same')(center) 55. center = BatchNormalization()(center) 56. center = Activation('relu')(center) 57. # center 58. 59. up4 = UpSampling2D((2, 2))(center) 60. up4 = concatenate([down4, up4], axis=3) 61. up4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(up4) 62. up4 = BatchNormalization()(up4) 63. up4 = Activation('relu')(up4) 64. up4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(up4) 65. up4 = BatchNormalization()(up4) 66. up4 = Activation('relu')(up4) 67. up4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(up4) 68. up4 = BatchNormalization()(up4) 69. up4 = Activation('relu')(up4) 70. # 16 71. 72. up3 = UpSampling2D((2, 2))(up4) 73. up3 = concatenate([down3, up3], axis=3) 74. up3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(up3) 75. up3 = BatchNormalization()(up3) 76. up3 = Activation('relu')(up3) 77. up3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(up3) 78. up3 = BatchNormalization()(up3) 79. up3 = Activation('relu')(up3) 80. up3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(up3) 81. up3 = BatchNormalization()(up3) 82. up3 = Activation('relu')(up3) 83. # 32 84. 85. up2 = UpSampling2D((2, 2))(up3) 86. up2 = concatenate([down2, up2], axis=3) 87. up2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(up2) 88. up2 = BatchNormalization()(up2) 89. up2 = Activation('relu')(up2) 90. up2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(up2) 91. up2 = BatchNormalization()(up2) 92. up2 = Activation('relu')(up2) 93. up2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(up2) 94. up2 = BatchNormalization()(up2) 95. up2 = Activation('relu')(up2) 96. # 64 97. 98. up1 = UpSampling2D((2, 2))(up2) 99. up1 = concatenate([down1, up1], axis=3) 100. up1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(up1) 101. up1 = BatchNormalization()(up1) 102. up1 = Activation('relu')(up1) 103. up1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(up1) 104. up1 = BatchNormalization()(up1) 105. up1 = Activation('relu')(up1) 106. up1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(up1) 107. up1 = BatchNormalization()(up1) 108. up1 = Activation('relu')(up1) 109. # 128 110. 111. up0 = UpSampling2D((2, 2))(up1) 112. up0 = concatenate([down0, up0], axis=3) 113. up0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up0) 114. up0 = BatchNormalization()(up0) 115. up0 = Activation('relu')(up0) 116. up0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up0) 117. up0 = BatchNormalization()(up0) 118. up0 = Activation('relu')(up0) 119. up0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up0) 120. up0 = BatchNormalization()(up0) 121. up0 = Activation('relu')(up0) 122. # 256 123. 124. classify = Conv2D(num_classes, (1, 1), activation='sigmoid')(up0) 125. 126. model = Model(inputs=inputs, outputs=classify) 127. 128. #model.compile(optimizer=RMSprop(lr=0.0001), loss=bce_dice_loss, metrics=[dice_coeff]) 129. 130. return model 输入为256X256X3的彩色图,输出为256X256X1的MASK,训练参数如下: 1. model.compile(optimizer = "adam", loss = 'binary_crossentropy', metrics = ["accuracy"]) 2. 3. model.fit(image_train, label_train,epochs=100,verbose=1,validation_split=0.2, shuffle=True,batch_size=8) 效果图如下: 本人这里训练集中样本标定是把人脸区域都当作了肤色区域,因此没有排除五官区域,如果要得到不包含五官的皮肤区域,只需要替换相应样本就可以了。 拿到了精确的肤色区域,我们就可以更新磨皮算法,这里给出一组效果图: 大家可以看到,基于颜色空间的传统磨皮算法始终无法精确区分皮肤区域与类肤色区域,因此在头发的地方也做了磨皮操作,导致头发纹理细节丢失,而基于Unet皮肤分割的磨皮算法则可以很好的区分皮肤与头发这种类肤色区域,进而将头发的纹理细节保留,达到该磨皮的地方磨皮,不该磨皮的地方不磨,效果明显优于传统方法。 目前美图秀秀,天天P图等主流公司也都已经使用了基于深度学习肤色分割的算法来提高磨皮的效果,这里给大家简单介绍一下,帮助大家更好的理解。 当然,使用深度学习的方法来改进传统方法,只是一个模式,因此这里文章标题为AI美颜磨皮算法一,在AI美颜磨皮算法二中,本人将完全抛弃传统方法

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快发科技美发行业将在5年内出现巨龙企业 冬的脚步已渐渐逼近,就连南方的天气都已经呈现出寒冷。然而,在杭州市城市花园酒店,这里没有一丝寒冷的气息,反而充斥着一波一波的“高温”——浙江快发科技有限公司题为“定义新美业”的3周年庆典大会暨新产品发布会在这里隆重召开。 据悉,浙江快发科技有限公司是中国领先的快剪品牌,同时也是国内智能快剪的倡导者和领航者。近百名美发行业企业家参与了此次会议。 在会上,快发科技的董事长公布了行业最新数据:目前快发的快剪连锁门店数量总数已经达到800家,三年服务人群累计超过2000万人次。会上还发布了全球首款商业用洗发机器人,并推出了名为Smart Shop的美发行业的无人值守门店智能管理系统。 美发行业的供给侧改革来临 快发科技的董事长李强分享了新美业三年来的发展状况,2014年底,以快发为代表的企业将快剪这一模式引入中国,随后引发了中国美发行业的一股新风,各种快剪门店迅速在中国各地如雨后春笋般出现。 所谓快剪,是指去除了理发之外的大量冗余服务,理发店专注于给消费者剪发理型,也不向消费者兜售产品,更不会强行要求消费者办理动辄上千的昂贵会员卡,因而价格更加实惠、对消费者而言也更为省心、方便、快捷。这种理发模式起源于日本,引入中国后迅速得到中国消费者的欢迎。 “中国的美发行业的供给侧改革时代已经来临!”李强认为,这是时代发展的必然。传统的美发行业而言已经到了不破不立的时刻。未来的中国美发行业的市场将分化为两类:一部分是针对造型有着更高需要的人群,或者婚庆等特定应用场景。而主流市场将是针对主流、高频市场的理型类需求。李强指出:“多数人在多数时候,只需要对发型进行打理,保持当下造型就可以了。他们并不需要花几千元办一张卡,每次都花上半天时间等待冗长的服务,请‘Tony总监’进行一次全新的造型。快剪行业的蓬勃发展,正是理型类需求井喷的结果使然。” 在过去的三年中,尽管公司建立了令人侧目的盈利模型,800余家门店中90%以上都处于盈利状态,但始终保持了稳健的节奏,并未追求高速的增长。中国的美发行业不能只是简单复制日本的QB House模式,相比日本,中国有着更为广袤的市场、更发达的互联网环境、消费者的诉求更加多元化。因此,在过去的两年中,快发更多地将注意力放在了如何通过互联网+对管理体系的进行完善,如何通过智能机器人技术来提升门店效率和用户体验。而今这些模式的探索与技术的研发已经取得了突破性的进展,快发已经可以做到厚积薄发。在未来的5年之内,快发希望可以发展到5万加盟门店,让一亿人成为快发的活跃用户,令新美业成为主流服务产业。 智能门店管理系统将带来美发行业革命 在会上,快发科技展示了历时一年半研发的Smart Shop 5D门店智能管理系统。这一系统可以自动对理发店进行考勤、人员薪酬计算、门店收入的会记统计等功能,基本实现了对连锁门店的无人化管理,将让美发行业的管理效率大为提升。对于美发门店的投资者而言,这意味着可以省去20%以上的人力工资成本,能够实时掌握门店的运营状况,间接提升20%以上的有效收入。 这一无人值守的门店自动管理体系将给行业带来革命性的变化。“快发的门店那么赚钱,但我们却刻意放慢了发展的步伐,只开了800家,就是在等待这个系统。有了这种智能化的管理方式,中国新美业才告别了对QB house的简单模仿,并真正实现了互联网+。” 数据显示:在快发的连锁加盟体系中,投资者以6-8万元级别的资金投入开设一家门店,就能够获得每年200%的投资收益率。“在如此优秀的盈利模型面前,希望加盟的投资者趋之若鹜。然而李强和他们的团队们却一次次地将投资者们拒之门外。原因正是在于过去的三年中,快发科技一直致力于使用互联网+的方式,以实践去研究和解决美发行业的痛点,以期望对美发行业进行深度改革。 当互联网+轰轰烈烈地改变零售行业、金融行业的时候,美发这个领域却一直未能出现一家像滴滴、摩拜这样的巨头。李强认为:这是因为互联网对传统行业的改革已经进入了深水区。这个行业的痛点之多、管理之复杂,远超出零售、出行领域。 “到现在为止,多数连锁理发店都还停留在人管人的模式,效率极其低下。稍不留神就会因为疏于管理导致亏损。而行业对员工管理的核心方式依然是人治,只有通过增加管理人员、增加管理的复杂度才能改善。然而快剪的核心却是精简流程、精简人员,将注意力集中于满足消费者的剪发理型核心诉求上,从而提高性价比。当人治管理遇到了精简管理时,就出现了不可调和的矛盾。只有技术升级才能解决这个矛盾,我们相信在未来5年之后,互联网+的方式必将催生一个或者一批美发行业的巨龙企业。” 有了机器人,理发店将不再需要洗头工 在会上,一款智能洗头机器人,点燃了现场的气氛。这个机器人看上去像是太空舱与按摩椅的组合。当人躺下时,智能洗发机器人会通过一个头罩帮用户洗头,并同时进行身体按摩。该款机器人由快发的战略联盟企业杭州迅秀丽公司主导,快发科技与中国自动化学会共同参与研发,也是全球首款可投入商业应用的智能洗头机器人,相比人工,能够数十倍的提高操作效率,并节约成本80%以上。 “洗头对于顾客很舒服,对于洗头工而言,却是有害身体健康的一个职业。双手长期浸泡在热水和洗发液中,一个二十岁的小姑娘的手,很快就会被泡烂皲裂,变得像老人一样。” 无论是从效率而言,还是从健康而言,人工洗头都应该逐渐退出历史。而且在未来的十年中,人力成本将持续提升,成为理发店和消费者都难以接受的奢侈消费行为。 “洗头机器人将解放人工,减少洗发对操作者的伤害。”李强说,新美业行业有两点是曾被消费者担心的。一个担心是新美业店的服务效率很高,理发质量是否可以保障。实践证明,由于快发的理发师不推销、不办卡,只专注于理发,相比传统美业的理发师技艺更为纯熟,质量明显优于传统理发行业。第二个担心是只是用机器吸一下碎发,是否能够把头发清理干净。洗头机器人的出现,则完全打消了这个顾虑,而且同时给消费者提供了舒适的全身按摩。 “服务业的互联网+,仅仅靠写几行代码,发明一个模式,是远远不够的。这是一个融合了服务精神、互联网思维、智能设备于一体的产业。“李强说:“为此我们潜心耕耘了很久。在未来的五年中,无论是顾客,还是理发行业从业者,都将看到越来越多的惊喜变化:理发更省心、更便宜、理发效果更好了,开理发店更容易、更赚钱、更轻松了。这就是美发行业将迎来的供给侧改革!” 来听听美发师 Eric 们如何评价自己的职业 大 大霹雳 2017.05.18 我采访了59位发型师,觉得是时候改变一下对这个群体的刻板印象了。 过去一个多月,我采访了59位美发师。 在这之前,我和很多人一样,对这个群体有很多标签化的印象。总觉得发型师打扮浮夸,找各种时机推销美发产品或是办卡,不能理解自己口中对发型的要求……基于这种印象,每次走进美发店打理头发,心情都忐忑紧张,怕他们会表现出过度的热情让我无法招架。 在之后的采访中,我的紧张逐渐被一种羡慕所稀释 —— 这种羡慕在于发型师们对 “美” 的坦诚。 我小时候生活的大环境,对美是持压制态度的。比如我妈常说的话 :不要花太多时间照镜子,要把精力花在学习上;不要和别人比吃穿,要比学习;美的人头上顶块抹布都是美的,不美的人就不要浪费那个时间了……这些不断重复的观点,让人觉得爱美是一件和学习冲突的事,心里便有了 “爱美是错误的” 想法。后来上心理学课程,讲到马斯洛需要层次理论,审美其实是每个人都有的需求,是再合理不过的事。 大部分发型师,无论男女,对自己从小爱美这件事都很坦诚。加之入行时间早,他们在很小的年龄就保留了对美的直白追求,并付诸实践去探索美,不做丝毫的自我压抑。这其实是一件快乐幸福的事吧? 有的发型师把烫染技术当作科学研究痴迷其中,有的发型师骄傲于自己是同期学员里唯一得到老师赐名的人,有的发型师已经在为50岁后带着工具去旅行的退休工作准备,有充满热情和干劲想做到80岁的人,也有从业二十多年想彻底离开美发行业的人。 我选出了三位,他们或多或少代表着这个群体。 Eric,36岁,从业15年,店长 VICE :你是怎么入行的? Eric :去理发时,我和年龄相仿的发型师们很聊得来,他们说为什么不来学这行?和很多人的认知一样,觉得美发师这行好像像挺轻松、又赚钱,穿的也好看。于是找培训学校学习了三个月。 这三个月的学习其实挺糟糕,我觉得出去面试也没有底气和自信,于是转行做了空调维修工。有一天我在 《现代快报》 上看到一家台湾老板的美发店招聘学徒的信息,心想有这个机会不如到理发店重头来过吧。于是交了学费和押金,开始了当学徒的生活。 学徒的生活如何? 师傅工作前,我会把所有的工具都准备好;而工作完后,不用他说我也会清理放好。那批十几个人,好像只有我是两星期后就可以拿工资的。现在作为这家品牌店的店长,都是我操心学徒的生活,给他们生活费,他们也不用再做杂事。 学徒当然也是辛苦的,除了周日开例会,每周三、四、五工作结束后都要练习到很晚。基本每天都满满当当。他们的辛苦在于技术练习的辛苦,而我们当时的辛苦还有精力分散的辛苦。 除此以外,年轻发型师有什么不一样吗? 95后的年轻一代比我们有想法多了,他们会用各种社交软件来发展客户。在上面聊天,找一些网红来做头发,网红来他们会很开心。我也下过那些软件,聊两句就聊不下去了,可能真的是代沟深了。 最起码从艺名上看不出来你们有代沟。 发型师基本都有艺名。意识到英文名逐渐成为趋势后,我也请朋友帮忙列了好几个。可 Tony、Steven 这些实在太多了,选来选去选了 Eric,用的人相对少,也没有那么俗。你要说对艺名这事多么郑重倒也没有,我们店里还有个小伙给自己取名叫 Biu Biu 的。 还有窄脚裤、甩尖皮鞋、五种颜色的头发。 很多人对发型师有些固有的印象,素质差啊、文化低啊、好色啊 —— 不能否认有这样人群的存在,有时候我也会接触到油腔滑调的同行。可其实每个行业都有这样的例子存在。对这些固有的标签式印象我倒不是太在意,做好自己就行。 我特别相信一句话,你是什么层次的人,你的客户群就是什么样的。其实我们这行的投入很大,技术学习、服装形象打理、工具投入等等。起初我不能理解老板的观点 :即便刚开始收入不多,也要舍得投资自己,越不舍得投资自己就会越穷。后来我很理解这句话了 :自己打扮的干净得体,精神样貌好,自然会得到高层次客群的青睐,反之怎么可能有进步? 每个发型师都有自己的业务压力,所以会趁着做头发的时间推销产品。你和客户的关系如何? 我在这家店十年,有很多年龄相仿的顾客,从大学到工作、结婚生子,一直跟着我。客人的信任是这份工作给我的最大成就感。去年我有了买房的打算,资金还差一些,有位客人对我说 :“Eric 你要抓紧买房啊,房价一天比一天高,要让家人孩子过上安定的生活。钱不够的话我借你10万,一年内还清就行。” 两位顾客共借了15万给我,年前把房子买了,对我触动特别大。即便是亲戚都不一定会借这个数目的钱给自己。 所以这份工作给你除了金钱,满足感也不少? 做美发有做美发的好,在我看来这不是 “没出息” 的行业。 我和老婆都是美发行业的,现在女儿三岁了特别臭美,有时也会学着大人的样子拿着不通电的卷发棒卷头发玩。如果女儿以后大了依然喜欢 “臭美”,我不会干涉,如果需要我甚至愿意教她怎么样更美。她以后要是想做美发师,我愿意支持她充足的费用去学习。 我觉得大家对美发行业的看法真的也要变一变了。 冰冰,35岁,从业15年,设计师 VICE :为什么你不叫 Mary 或者 Lina? 冰冰 :爸妈想要男孩,便给我起了一个笔划多又男孩子气的名字,我不喜欢。十几年前范冰冰、小燕子正当红,我觉得特别好听,于是用 “冰冰” 做了自己的艺名。刚开始特别不习惯,有种怕被人识破不是自己名字的别扭,后来越来越喜欢了。现在工作的地方要求每个发型师起英文名,我对此没什么兴趣,随便起了一个,还是喜欢别人喊我冰冰,听到这个名字就觉得心里特别温暖。 你是如何入行的? 18岁的时候,有一天在街上走,路过一家感觉很精致的美发店,我从外面看到店里的吊灯特别漂亮,便推门进去,问是否可以做学徒。对方也觉得和我聊得挺好,就留了下来。 爸妈那时候很反对我做这行,他们对理发师的印象就是老家小店里的剃头匠。别人问我爸我在大城市里忙什么,他都不愿意回答。我了解他们的看法和顾虑,但是我自己是个蛮有主见的人。 除了成为美发总监,还有其他的发展空间吗? 以前我很喜欢技术领域里的造型,觉得这是最快使客人有直观变化感受的方式。现在想法却不一样了,我希望自己以后能向整体造型的方向发展,除了发型还有妆容、衣服搭配等。我还特意去学了化妆和摄影。 公司即将要启动相关的项目,设计师们可以自行找模特,从发型、妆容到衣饰搭配做出自己的设计,再拍照成为作品。不过在这之前,我和其他几位同行朋友早就做了这方面的尝试。我们如同一个团队,各自找模特做设计,研究技术和想法。 我对美发行业也越来越感兴趣,每天都觉得越干越有劲。我之前辗转几家店就是因为一直在找适合自己、自己也喜欢的定位和环境 —— 这个年代,人不能让自己过的太清闲、太舒服。 除了工作,会和客人有什么交流? 我的客人很信任我,经常在逛街时发来照片给我看,问我:“冰冰,你看这个衣服适合我吗?这个包适合我吗?” 老胡,45岁,从业24年,小区平价美发店老板 VICE :你的艺名是老胡吗? 老胡 :我们这种平价店的发型师没有艺名,对形象不会特别要求,但是要保持干净和整洁。外出学习也有,不过我这个年龄很少了,更多的是看视频教学。 发型师为什么总被认为打扮浮夸? 对于外界的这种刻板印象我完全不介意,这个就是个人风格问题,而且干这行的人就是应该新潮一些啊,不新潮也不行。 你是怎么入行的? 是我爸让我学这行的,所以美发行业对我来说是工作,谈不上多么喜欢。我也没有做过其他行业,学了这个就一直做发型师,到后来有了这家店,自己做老板。 你感受到了美发行业什么变化吗? 现在做发型师的人越来越少,我身边很多人都改了行。我看到过一个数据,发型师的从业人员从之前的500万,缩减到了200万。不过也是,这行太辛苦,从早站到晚,我的腿都站成了静脉曲张。再过段时间,我这家店也要关门不做了,我准备彻底离开,从此不踏入美发行业,到其他单位打工去。 开店和做发型师有什么区别? 因为快不干了,所以说说心里话。最大区别就是收入多一些。但是开店更累,人员不好招也不好管。这年头,员工才是老板,老板是伙计。生意也越来越做不上价格,有的店七八块都愿意剪,你说我们怎么办? 我觉得发型师也应该评论一下顾客,不能老是被顾客评论。 我做这行这么多年,看尽了各种各样的人,有点自己的总结 :40岁以上的男人最小气,尤其戴眼镜的。一个店要是靠给男人剪头,肯定做不下去。女的来烫染发,1、200块都舍得;上了岁数的男的剪头发十几块他都嫌贵。现在多少店亏本都做不下去了。 之前有个客人带自己小孩来剪头发,因为嫌给她小孩剪的太短,恨不得要砸店。我们道歉安抚半天,人累心累。所以我要彻底离开这个行业了。二十多年肯定会舍不得自己的手艺,但是没办法,腿不好,生意又难做。 

深度学习AI美颜教程----AI美发算法特效 给照片或者视频中的人物头发换颜色,这个技术已经在手机app诸如天天P图,美图秀秀等应用中使用,并获得了不少用户的青睐。 如何给照片或者视频中的人物头发换发色? 换发色算法流程如下图所示: 1,AI头发分割模块 基于深度学习的目标分割算法已经比较成熟,比较常用的有FCN,SegNet,UNet,PspNet,DenseNet等等。 这里我们使用Unet网络来进行头发分割,具体可以参考如下链接:点击打开链接 Unet头发分割代码如下: 1. def get_unet_256(input_shape=(256, 256, 3), 2. num_classes=1): 3. inputs = Input(shape=input_shape) 4. # 256 5. 6. down0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(inputs) 7. down0 = BatchNormalization()(down0) 8. down0 = Activation('relu')(down0) 9. down0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(down0) 10. down0 = BatchNormalization()(down0) 11. down0 = Activation('relu')(down0) 12. down0_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down0) 13. # 128 14. 15. down1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(down0_pool) 16. down1 = BatchNormalization()(down1) 17. down1 = Activation('relu')(down1) 18. down1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(down1) 19. down1 = BatchNormalization()(down1) 20. down1 = Activation('relu')(down1) 21. down1_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down1) 22. # 64 23. 24. down2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(down1_pool) 25. down2 = BatchNormalization()(down2) 26. down2 = Activation('relu')(down2) 27. down2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(down2) 28. down2 = BatchNormalization()(down2) 29. down2 = Activation('relu')(down2) 30. down2_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down2) 31. # 32 32. 33. down3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(down2_pool) 34. down3 = BatchNormalization()(down3) 35. down3 = Activation('relu')(down3) 36. down3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(down3) 37. down3 = BatchNormalization()(down3) 38. down3 = Activation('relu')(down3) 39. down3_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down3) 40. # 16 41. 42. down4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(down3_pool) 43. down4 = BatchNormalization()(down4) 44. down4 = Activation('relu')(down4) 45. down4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(down4) 46. down4 = BatchNormalization()(down4) 47. down4 = Activation('relu')(down4) 48. down4_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down4) 49. # 8 50. 51. center = Conv2D(1024, (3, 3), padding='same')(down4_pool) 52. center = BatchNormalization()(center) 53. center = Activation('relu')(center) 54. center = Conv2D(1024, (3, 3), padding='same')(center) 55. center = BatchNormalization()(center) 56. center = Activation('relu')(center) 57. # center 58. 59. up4 = UpSampling2D((2, 2))(center) 60. up4 = concatenate([down4, up4], axis=3) 61. up4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(up4) 62. up4 = BatchNormalization()(up4) 63. up4 = Activation('relu')(up4) 64. up4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(up4) 65. up4 = BatchNormalization()(up4) 66. up4 = Activation('relu')(up4) 67. up4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(up4) 68. up4 = BatchNormalization()(up4) 69. up4 = Activation('relu')(up4) 70. # 16 71. 72. up3 = UpSampling2D((2, 2))(up4) 73. up3 = concatenate([down3, up3], axis=3) 74. up3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(up3) 75. up3 = BatchNormalization()(up3) 76. up3 = Activation('relu')(up3) 77. up3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(up3) 78. up3 = BatchNormalization()(up3) 79. up3 = Activation('relu')(up3) 80. up3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(up3) 81. up3 = BatchNormalization()(up3) 82. up3 = Activation('relu')(up3) 83. # 32 84. 85. up2 = UpSampling2D((2, 2))(up3) 86. up2 = concatenate([down2, up2], axis=3) 87. up2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(up2) 88. up2 = BatchNormalization()(up2) 89. up2 = Activation('relu')(up2) 90. up2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(up2) 91. up2 = BatchNormalization()(up2) 92. up2 = Activation('relu')(up2) 93. up2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(up2) 94. up2 = BatchNormalization()(up2) 95. up2 = Activation('relu')(up2) 96. # 64 97. 98. up1 = UpSampling2D((2, 2))(up2) 99. up1 = concatenate([down1, up1], axis=3) 100. up1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(up1) 101. up1 = BatchNormalization()(up1) 102. up1 = Activation('relu')(up1) 103. up1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(up1) 104. up1 = BatchNormalization()(up1) 105. up1 = Activation('relu')(up1) 106. up1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(up1) 107. up1 = BatchNormalization()(up1) 108. up1 = Activation('relu')(up1) 109. # 128 110. 111. up0 = UpSampling2D((2, 2))(up1) 112. up0 = concatenate([down0, up0], axis=3) 113. up0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up0) 114. up0 = BatchNormalization()(up0) 115. up0 = Activation('relu')(up0) 116. up0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up0) 117. up0 = BatchNormalization()(up0) 118. up0 = Activation('relu')(up0) 119. up0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up0) 120. up0 = BatchNormalization()(up0) 121. up0 = Activation('relu')(up0) 122. # 256 123. 124. classify = Conv2D(num_classes, (1, 1), activation='sigmoid')(up0) 125. 126. model = Model(inputs=inputs, outputs=classify) 127. 128. #model.compile(optimizer=RMSprop(lr=0.0001), loss=bce_dice_loss, metrics=[dice_coeff]) 129. 130. return model 分割效果举例如下: 使用的训练和测试数据集合大家自己准备即可。 2,头发换色模块 这个模块看起来比较简单,实际上却并非如此。 这个模块要细分为①头发颜色增强与修正模块;②颜色空间染色模块;③头发细节增强; ①头发颜色增强与修正模块 为什么要颜色增强与修正? 先看下面一组图,我们直接使用HSV颜色空间对纯黑色的头发进行染色,目标色是紫色,结果如下: 大家可以看到,针对上面这张原图,头发比较黑,在HSV颜色空间进行头发换色之后,效果图中很不明显,只有轻微的颜色变化; 为什么会出现这种情况?原因如下: 我们以RGB和HSV颜色空间为例,首先来看下HSV和RGB之间的转换公式: 设 (r, g, b)分别是一个颜色的红、绿和蓝坐标,它们的值是在0到1之间的实数。设max等价于r, g和b中的最大者。设min等于这些值中的最小者。要找到在HSL空间中的 (h, s, l)值,这里的h ∈ [0, 360)度是角度的色相角,而s, l ∈ [0,1]是饱和度和亮度,计算为: 我们假设头发为纯黑色,R=G=B=0,那么按照HSV计算公式可以得到H = S = V = 0; 假设我们要把头发颜色替换为红色(r=255,g=0,b=0); 那么,我们先将红色转换为对应的hsv,然后保留原始黑色头发的V,红色头发的hs,重新组合新的hsV,在转换为RGB颜色空间,即为头发换色之后的效果(hs是颜色属性,v是明度属性,保留原始黑色头发的明度,替换颜色属性以达到换色目的); HSV转换为RGB的公式如下: 对于黑色,我们计算的结果是H=S=V=0,由于V=0,因此,p=q=t=0,不管目标颜色的hs值是多少,rgb始终都是0,也就是黑色; 这样,虽然我们使用了红色,来替换黑色头发,但是,结果却依旧是黑色,结论也就是hsv/hsl颜色空间,无法对黑色换色。 下面,我们给出天天P图和美妆相机对应紫色的换发色效果: 与之前HSV颜色空间的结果对比,我们明显可以看到,天天P图和美妆相机的效果要更浓,更好看,而且对近乎黑色的头发进行了完美的换色; 由于上述原因,我们这里需要对图像中的头发区域进行一定的增强处理:提亮,轻微改变色调; 这一步通常可以在PS上进行提亮调色,然后使用LUT来处理; 经过提亮之后的上色效果如下图所示: 可以看到,基本与美妆相机和天天P图类似了。 ②HSV/HSL/YCbCr颜色空间换色 这一步比较简单,保留明度分量不变,将其他颜色、色调分量替换为目标发色就可以了。 这里以HSV颜色空间为例: 假如我们要将头发染发为一半青色,一般粉红色,那么我们构建如下图所示的颜色MAP: 对于头发区域的每一个像素点P,我们将P的RGB转换为HSV颜色空间,得到H/S/V; 根据P在原图头发区域的位置比例关系,我们在颜色MAP中找到对应位置的像素点D,将D的RGB转换为HSV颜色空间,得到目标颜色的h/s/v; 根据目标颜色重组hsV,然后转为RGB即可; 这一模块代码如下: 1. // h = [0,360], s = [0,1], v = [0,1] 2. void RGBToHSV(int R, int G, int B, float* h, float* s, float * v) 3. { 4. float min, max; 5. float r = R / 255.0f; 6. float g = G / 255.0f; 7. float b = B / 255.0f; 8. min = MIN2(r,MIN2(g,b)); 9. max = MAX2(r,MAX2(g,b)); 10. if (max == min) 11. *h = 0; 12. if (max == r && g >= b) 13. *h = 60.0f * (g - b) / (max - min); 14. if (max == r && g < b) 15. *h = 60.0f * (g - b) / (max - min) + 360.0f; 16. 17. if (max == g) 18. *h = 60.0f * (b - r) / (max - min) + 120.0f; 19. if (max == b) 20. *h = 60.0f * (r - g) / (max - min) + 240.0f; 21. 22. if (max == 0) 23. *s = 0; 24. else 25. *s = (max - min) / max; 26. *v = max; 27. }; 28. void HSVToRGB(float h, float s, float v, int* R, int *G, int *B) 29. { 30. float q = 0, p = 0, t = 0, r = 0, g = 0, b = 0; 31. int hN = 0; 32. if (h < 0) 33. h = 360 + h; 34. hN = (int)(h / 60); 35. p = v * (1.0f - s); 36. q = v * (1.0f - (h / 60.0f - hN) * s); 37. t = v * (1.0f - (1.0f - (h / 60.0f - hN)) * s); 38. switch (hN) 39. { 40. case 0: 41. r = v; 42. g = t; 43. b = p; 44. break; 45. case 1: 46. r = q; 47. g = v; 48. b = p; 49. break; 50. case 2: 51. r = p; 52. g = v; 53. b = t; 54. break; 55. case 3: 56. r = p; 57. g = q; 58. b = v; 59. break; 60. case 4: 61. r = t; 62. g = p; 63. b = v; 64. break; 65. case 5: 66. r = v; 67. g = p; 68. b = q; 69. break; 70. default: 71. break; 72. } 73. *R = (int)CLIP3((r * 255.0f),0,255); 74. *G = (int)CLIP3((g * 255.0f),0,255); 75. *B = (int)CLIP3((b * 255.0f),0,255); 76. }; 效果图如下所示: 本文算法对比美妆相机效果如下: ③头发区域增强 这一步主要是为了突出头发丝的细节,可以使用锐化算法,如Laplace锐化,USM锐化等等。 上述过程基本是模拟美妆相机染发算法的过程,给大家参考一下,最后给出本文算法的一些效果举例: 本文效果除了实现正常的单色染发,混合色染发之外,还实现了挑染,如最下方一组效果图所示。 对于挑染的算法原理: 计算头发纹理,根据头发纹理选取需要挑染的头发束,然后对这些头发束与其他头发分开染色即可,具体逻辑这里不再累赘,大家自行研究,这里给出解决思路供大家参考。 最后,本文算法理论上实时处理是没有问题的,头发分割已经可以实时处理,所以后面基本没有什么耗时操作,使用opengl实现实时染发是没有问题的。 深度学习AI美颜系列---AI美颜磨皮算法一 首先说明一点,为什么本结内容是“AI美颜磨皮算法一”?而不是“AI美颜磨皮算法”? AI美颜磨皮算法目前还没有具体定义,各大公司也都处于摸索阶段,因此,这里只是依据自己的实现方案做了区分,本文算法与下一篇“AI美颜磨皮算法二”在算法角度,有着很大的差异,由此做了区分。 先看一下磨皮算法的一般流程: 这个流程图是一般传统的磨皮算法流程图,而本文将基于这个流程图,结合深度学习做一些改进。 在这个流程图中,主要的模块有两个:滤波模块和肤色区域检测模块; 滤波模块中,包含了三种算法: 1,保边滤波器滤波算法 该方法是指通过一些具有保留边缘的能力的滤波器,来将图像磨平,达到皮肤平滑的目的; 这类滤波器主要有: ①双边滤波器 ②导向滤波器 ③Surface Blur表面模糊滤波器 ④局部均值滤波器 ⑤加权最小二乘滤波器(WLS滤波器) ⑥Smart blur等等,详情可参考本人博客。 此方法皮肤区域比较平滑,细节较少,需要后期添加细节信息,来保留一些自然的纹理; 2,高反差减弱算法 高反差保留算法是指通过高反差来得到皮肤细节的MASK,根据MASK中细节区域,比如皮肤中的斑点区域位置,将原图对应区域进行颜色减淡处理,以此来达到斑点弱化,美肤的目的; 该方法在保留纹理的同时,减弱了皮肤瑕疵与斑点的颜色,使得皮肤看起来比较光滑自然; 3,其他算法 这里是指一些未知的算法,当然已知的也有,比如:基于保边滤波和高反差的磨皮算法,该方法同时对原图做了1-2步骤,得到一张光滑的滤波图和高反差对应的细节MASK,然后将MASK作为alpha通道,把原图和滤波图进行Alpha融合,达到平滑皮肤的同时,去除斑点,保留纹理的作用; 皮肤区域识别检测模块 目前常用的皮肤检测主要是基于颜色空间的皮肤颜色统计方法; 该方法具有较高的误检率,容易将类肤色判定为肤色,这样就导致了非皮肤区域图像被滤波器平滑掉了,也就是不该磨皮的图像区域被模糊了; 重点来了,下面我们在传统磨皮算法流程中使用深度学习来改进或者提高我们磨皮的质量,比如:使用深度学习进行皮肤区域分割,得到更为精确的皮肤区域,从而使得我们最后的磨皮效果超越传统算法的效果; 下面,我们介绍基于深度学习的皮肤区域分割: 分割的方法有很多,CNN/FCN/UNet/DenseNet等等,这里我们使用UNet进行皮肤分割: Unet做图像分割,参考论文如:UNet:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. 它最开始的网络模型如下: 这是一个全卷积神经网络,输入和输出都是图像,没有全连接层,较浅的高分辨率层用来解决像素定位的问题,较深的层用来解决像素分类的问题; 左边进行卷积和下采样,同时保留当前结果,右边进行上采样时将上采样结果和左边对应结果进行融合,以此来提高分割效果; 这个网络中左右是不对称的,后来改进的Unet基本上在图像分辨率上呈现出对称的样式,本文这里使用Keras来实现,网络结构如下: 1. Layer (type) Output Shape Param # Connected to 2. ================================================================================================== 3. input_1 (InputLayer) (None, 256, 256, 3) 0 4. __________________________________________________________________________________________________ 5. conv2d_1 (Conv2D) (None, 256, 256, 32) 896 input_1[0][0] 6. __________________________________________________________________________________________________ 7. batch_normalization_1 (BatchNor (None, 256, 256, 32) 128 conv2d_1[0][0] 8. __________________________________________________________________________________________________ 9. activation_1 (Activation) (None, 256, 256, 32) 0 batch_normalization_1[0][0] 10. __________________________________________________________________________________________________ 11. conv2d_2 (Conv2D) (None, 256, 256, 32) 9248 activation_1[0][0] 12. __________________________________________________________________________________________________ 13. batch_normalization_2 (BatchNor (None, 256, 256, 32) 128 conv2d_2[0][0] 14. __________________________________________________________________________________________________ 15. activation_2 (Activation) (None, 256, 256, 32) 0 batch_normalization_2[0][0] 16. __________________________________________________________________________________________________ 17. max_pooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 128, 128, 32) 0 activation_2[0][0] 18. __________________________________________________________________________________________________ 19. conv2d_3 (Conv2D) (None, 128, 128, 64) 18496 max_pooling2d_1[0][0] 20. __________________________________________________________________________________________________ 21. batch_normalization_3 (BatchNor (None, 128, 128, 64) 256 conv2d_3[0][0] 22. __________________________________________________________________________________________________ 23. activation_3 (Activation) (None, 128, 128, 64) 0 batch_normalization_3[0][0] 24. __________________________________________________________________________________________________ 25. conv2d_4 (Conv2D) (None, 128, 128, 64) 36928 activation_3[0][0] 26. __________________________________________________________________________________________________ 27. batch_normalization_4 (BatchNor (None, 128, 128, 64) 256 conv2d_4[0][0] 28. __________________________________________________________________________________________________ 29. activation_4 (Activation) (None, 128, 128, 64) 0 batch_normalization_4[0][0] 30. __________________________________________________________________________________________________ 31. max_pooling2d_2 (MaxPooling2D) (None, 64, 64, 64) 0 activation_4[0][0] 32. __________________________________________________________________________________________________ 33. conv2d_5 (Conv2D) (None, 64, 64, 128) 73856 max_pooling2d_2[0][0] 34. __________________________________________________________________________________________________ 35. batch_normalization_5 (BatchNor (None, 64, 64, 128) 512 conv2d_5[0][0] 36. __________________________________________________________________________________________________ 37. activation_5 (Activation) (None, 64, 64, 128) 0 batch_normalization_5[0][0] 38. __________________________________________________________________________________________________ 39. conv2d_6 (Conv2D) (None, 64, 64, 128) 147584 activation_5[0][0] 40. __________________________________________________________________________________________________ 41. batch_normalization_6 (BatchNor (None, 64, 64, 128) 512 conv2d_6[0][0] 42. __________________________________________________________________________________________________ 43. activation_6 (Activation) (None, 64, 64, 128) 0 batch_normalization_6[0][0] 44. __________________________________________________________________________________________________ 45. max_pooling2d_3 (MaxPooling2D) (None, 32, 32, 128) 0 activation_6[0][0] 46. __________________________________________________________________________________________________ 47. conv2d_7 (Conv2D) (None, 32, 32, 256) 295168 max_pooling2d_3[0][0] 48. __________________________________________________________________________________________________ 49. batch_normalization_7 (BatchNor (None, 32, 32, 256) 1024 conv2d_7[0][0] 50. __________________________________________________________________________________________________ 51. activation_7 (Activation) (None, 32, 32, 256) 0 batch_normalization_7[0][0] 52. __________________________________________________________________________________________________ 53. conv2d_8 (Conv2D) (None, 32, 32, 256) 590080 activation_7[0][0] 54. __________________________________________________________________________________________________ 55. batch_normalization_8 (BatchNor (None, 32, 32, 256) 1024 conv2d_8[0][0] 56. __________________________________________________________________________________________________ 57. activation_8 (Activation) (None, 32, 32, 256) 0 batch_normalization_8[0][0] 58. __________________________________________________________________________________________________ 59. max_pooling2d_4 (MaxPooling2D) (None, 16, 16, 256) 0 activation_8[0][0] 60. __________________________________________________________________________________________________ 61. conv2d_9 (Conv2D) (None, 16, 16, 512) 1180160 max_pooling2d_4[0][0] 62. __________________________________________________________________________________________________ 63. batch_normalization_9 (BatchNor (None, 16, 16, 512) 2048 conv2d_9[0][0] 64. __________________________________________________________________________________________________ 65. activation_9 (Activation) (None, 16, 16, 512) 0 batch_normalization_9[0][0] 66. __________________________________________________________________________________________________ 67. conv2d_10 (Conv2D) (None, 16, 16, 512) 2359808 activation_9[0][0] 68. __________________________________________________________________________________________________ 69. batch_normalization_10 (BatchNo (None, 16, 16, 512) 2048 conv2d_10[0][0] 70. __________________________________________________________________________________________________ 71. activation_10 (Activation) (None, 16, 16, 512) 0 batch_normalization_10[0][0] 72. __________________________________________________________________________________________________ 73. max_pooling2d_5 (MaxPooling2D) (None, 8, 8, 512) 0 activation_10[0][0] 74. __________________________________________________________________________________________________ 75. conv2d_11 (Conv2D) (None, 8, 8, 1024) 4719616 max_pooling2d_5[0][0] 76. __________________________________________________________________________________________________ 77. batch_normalization_11 (BatchNo (None, 8, 8, 1024) 4096 conv2d_11[0][0] 78. __________________________________________________________________________________________________ 79. activation_11 (Activation) (None, 8, 8, 1024) 0 batch_normalization_11[0][0] 80. __________________________________________________________________________________________________ 81. conv2d_12 (Conv2D) (None, 8, 8, 1024) 9438208 activation_11[0][0] 82. __________________________________________________________________________________________________ 83. batch_normalization_12 (BatchNo (None, 8, 8, 1024) 4096 conv2d_12[0][0] 84. __________________________________________________________________________________________________ 85. activation_12 (Activation) (None, 8, 8, 1024) 0 batch_normalization_12[0][0] 86. __________________________________________________________________________________________________ 87. up_sampling2d_1 (UpSampling2D) (None, 16, 16, 1024) 0 activation_12[0][0] 88. __________________________________________________________________________________________________ 89. concatenate_1 (Concatenate) (None, 16, 16, 1536) 0 activation_10[0][0] 90. up_sampling2d_1[0][0] 91. __________________________________________________________________________________________________ 92. conv2d_13 (Conv2D) (None, 16, 16, 512) 7078400 concatenate_1[0][0] 93. __________________________________________________________________________________________________ 94. batch_normalization_13 (BatchNo (None, 16, 16, 512) 2048 conv2d_13[0][0] 95. __________________________________________________________________________________________________ 96. activation_13 (Activation) (None, 16, 16, 512) 0 batch_normalization_13[0][0] 97. __________________________________________________________________________________________________ 98. conv2d_14 (Conv2D) (None, 16, 16, 512) 2359808 activation_13[0][0] 99. __________________________________________________________________________________________________ 100. batch_normalization_14 (BatchNo (None, 16, 16, 512) 2048 conv2d_14[0][0] 101. __________________________________________________________________________________________________ 102. activation_14 (Activation) (None, 16, 16, 512) 0 batch_normalization_14[0][0] 103. __________________________________________________________________________________________________ 104. conv2d_15 (Conv2D) (None, 16, 16, 512) 2359808 activation_14[0][0] 105. __________________________________________________________________________________________________ 106. batch_normalization_15 (BatchNo (None, 16, 16, 512) 2048 conv2d_15[0][0] 107. __________________________________________________________________________________________________ 108. activation_15 (Activation) (None, 16, 16, 512) 0 batch_normalization_15[0][0] 109. __________________________________________________________________________________________________ 110. up_sampling2d_2 (UpSampling2D) (None, 32, 32, 512) 0 activation_15[0][0] 111. __________________________________________________________________________________________________ 112. concatenate_2 (Concatenate) (None, 32, 32, 768) 0 activation_8[0][0] 113. up_sampling2d_2[0][0] 114. __________________________________________________________________________________________________ 115. conv2d_16 (Conv2D) (None, 32, 32, 256) 1769728 concatenate_2[0][0] 116. __________________________________________________________________________________________________ 117. batch_normalization_16 (BatchNo (None, 32, 32, 256) 1024 conv2d_16[0][0] 118. __________________________________________________________________________________________________ 119. activation_16 (Activation) (None, 32, 32, 256) 0 batch_normalization_16[0][0] 120. __________________________________________________________________________________________________ 121. conv2d_17 (Conv2D) (None, 32, 32, 256) 590080 activation_16[0][0] 122. __________________________________________________________________________________________________ 123. batch_normalization_17 (BatchNo (None, 32, 32, 256) 1024 conv2d_17[0][0] 124. __________________________________________________________________________________________________ 125. activation_17 (Activation) (None, 32, 32, 256) 0 batch_normalization_17[0][0] 126. __________________________________________________________________________________________________ 127. conv2d_18 (Conv2D) (None, 32, 32, 256) 590080 activation_17[0][0] 128. __________________________________________________________________________________________________ 129. batch_normalization_18 (BatchNo (None, 32, 32, 256) 1024 conv2d_18[0][0] 130. __________________________________________________________________________________________________ 131. activation_18 (Activation) (None, 32, 32, 256) 0 batch_normalization_18[0][0] 132. __________________________________________________________________________________________________ 133. up_sampling2d_3 (UpSampling2D) (None, 64, 64, 256) 0 activation_18[0][0] 134. __________________________________________________________________________________________________ 135. concatenate_3 (Concatenate) (None, 64, 64, 384) 0 activation_6[0][0] 136. up_sampling2d_3[0][0] 137. __________________________________________________________________________________________________ 138. conv2d_19 (Conv2D) (None, 64, 64, 128) 442496 concatenate_3[0][0] 139. __________________________________________________________________________________________________ 140. batch_normalization_19 (BatchNo (None, 64, 64, 128) 512 conv2d_19[0][0] 141. __________________________________________________________________________________________________ 142. activation_19 (Activation) (None, 64, 64, 128) 0 batch_normalization_19[0][0] 143. __________________________________________________________________________________________________ 144. conv2d_20 (Conv2D) (None, 64, 64, 128) 147584 activation_19[0][0] 145. __________________________________________________________________________________________________ 146. batch_normalization_20 (BatchNo (None, 64, 64, 128) 512 conv2d_20[0][0] 147. __________________________________________________________________________________________________ 148. activation_20 (Activation) (None, 64, 64, 128) 0 batch_normalization_20[0][0] 149. __________________________________________________________________________________________________ 150. conv2d_21 (Conv2D) (None, 64, 64, 128) 147584 activation_20[0][0] 151. __________________________________________________________________________________________________ 152. batch_normalization_21 (BatchNo (None, 64, 64, 128) 512 conv2d_21[0][0] 153. __________________________________________________________________________________________________ 154. activation_21 (Activation) (None, 64, 64, 128) 0 batch_normalization_21[0][0] 155. __________________________________________________________________________________________________ 156. up_sampling2d_4 (UpSampling2D) (None, 128, 128, 128 0 activation_21[0][0] 157. __________________________________________________________________________________________________ 158. concatenate_4 (Concatenate) (None, 128, 128, 192 0 activation_4[0][0] 159. up_sampling2d_4[0][0] 160. __________________________________________________________________________________________________ 161. conv2d_22 (Conv2D) (None, 128, 128, 64) 110656 concatenate_4[0][0] 162. __________________________________________________________________________________________________ 163. batch_normalization_22 (BatchNo (None, 128, 128, 64) 256 conv2d_22[0][0] 164. __________________________________________________________________________________________________ 165. activation_22 (Activation) (None, 128, 128, 64) 0 batch_normalization_22[0][0] 166. __________________________________________________________________________________________________ 167. conv2d_23 (Conv2D) (None, 128, 128, 64) 36928 activation_22[0][0] 168. __________________________________________________________________________________________________ 169. batch_normalization_23 (BatchNo (None, 128, 128, 64) 256 conv2d_23[0][0] 170. __________________________________________________________________________________________________ 171. activation_23 (Activation) (None, 128, 128, 64) 0 batch_normalization_23[0][0] 172. __________________________________________________________________________________________________ 173. conv2d_24 (Conv2D) (None, 128, 128, 64) 36928 activation_23[0][0] 174. __________________________________________________________________________________________________ 175. batch_normalization_24 (BatchNo (None, 128, 128, 64) 256 conv2d_24[0][0] 176. __________________________________________________________________________________________________ 177. activation_24 (Activation) (None, 128, 128, 64) 0 batch_normalization_24[0][0] 178. __________________________________________________________________________________________________ 179. up_sampling2d_5 (UpSampling2D) (None, 256, 256, 64) 0 activation_24[0][0] 180. __________________________________________________________________________________________________ 181. concatenate_5 (Concatenate) (None, 256, 256, 96) 0 activation_2[0][0] 182. up_sampling2d_5[0][0] 183. __________________________________________________________________________________________________ 184. conv2d_25 (Conv2D) (None, 256, 256, 32) 27680 concatenate_5[0][0] 185. __________________________________________________________________________________________________ 186. batch_normalization_25 (BatchNo (None, 256, 256, 32) 128 conv2d_25[0][0] 187. __________________________________________________________________________________________________ 188. activation_25 (Activation) (None, 256, 256, 32) 0 batch_normalization_25[0][0] 189. __________________________________________________________________________________________________ 190. conv2d_26 (Conv2D) (None, 256, 256, 32) 9248 activation_25[0][0] 191. __________________________________________________________________________________________________ 192. batch_normalization_26 (BatchNo (None, 256, 256, 32) 128 conv2d_26[0][0] 193. __________________________________________________________________________________________________ 194. activation_26 (Activation) (None, 256, 256, 32) 0 batch_normalization_26[0][0] 195. __________________________________________________________________________________________________ 196. conv2d_27 (Conv2D) (None, 256, 256, 32) 9248 activation_26[0][0] 197. __________________________________________________________________________________________________ 198. batch_normalization_27 (BatchNo (None, 256, 256, 32) 128 conv2d_27[0][0] 199. __________________________________________________________________________________________________ 200. activation_27 (Activation) (None, 256, 256, 32) 0 batch_normalization_27[0][0] 201. __________________________________________________________________________________________________ 202. conv2d_28 (Conv2D) (None, 256, 256, 1) 33 activation_27[0][0] 203. ================================================================================================== UNet网络代码如下: 1. def get_unet_256(input_shape=(256, 256, 3), 2. num_classes=1): 3. inputs = Input(shape=input_shape) 4. # 256 5. 6. down0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(inputs) 7. down0 = BatchNormalization()(down0) 8. down0 = Activation('relu')(down0) 9. down0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(down0) 10. down0 = BatchNormalization()(down0) 11. down0 = Activation('relu')(down0) 12. down0_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down0) 13. # 128 14. 15. down1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(down0_pool) 16. down1 = BatchNormalization()(down1) 17. down1 = Activation('relu')(down1) 18. down1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(down1) 19. down1 = BatchNormalization()(down1) 20. down1 = Activation('relu')(down1) 21. down1_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down1) 22. # 64 23. 24. down2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(down1_pool) 25. down2 = BatchNormalization()(down2) 26. down2 = Activation('relu')(down2) 27. down2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(down2) 28. down2 = BatchNormalization()(down2) 29. down2 = Activation('relu')(down2) 30. down2_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down2) 31. # 32 32. 33. down3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(down2_pool) 34. down3 = BatchNormalization()(down3) 35. down3 = Activation('relu')(down3) 36. down3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(down3) 37. down3 = BatchNormalization()(down3) 38. down3 = Activation('relu')(down3) 39. down3_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down3) 40. # 16 41. 42. down4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(down3_pool) 43. down4 = BatchNormalization()(down4) 44. down4 = Activation('relu')(down4) 45. down4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(down4) 46. down4 = BatchNormalization()(down4) 47. down4 = Activation('relu')(down4) 48. down4_pool = MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(down4) 49. # 8 50. 51. center = Conv2D(1024, (3, 3), padding='same')(down4_pool) 52. center = BatchNormalization()(center) 53. center = Activation('relu')(center) 54. center = Conv2D(1024, (3, 3), padding='same')(center) 55. center = BatchNormalization()(center) 56. center = Activation('relu')(center) 57. # center 58. 59. up4 = UpSampling2D((2, 2))(center) 60. up4 = concatenate([down4, up4], axis=3) 61. up4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(up4) 62. up4 = BatchNormalization()(up4) 63. up4 = Activation('relu')(up4) 64. up4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(up4) 65. up4 = BatchNormalization()(up4) 66. up4 = Activation('relu')(up4) 67. up4 = Conv2D(512, (3, 3), padding='same')(up4) 68. up4 = BatchNormalization()(up4) 69. up4 = Activation('relu')(up4) 70. # 16 71. 72. up3 = UpSampling2D((2, 2))(up4) 73. up3 = concatenate([down3, up3], axis=3) 74. up3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(up3) 75. up3 = BatchNormalization()(up3) 76. up3 = Activation('relu')(up3) 77. up3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(up3) 78. up3 = BatchNormalization()(up3) 79. up3 = Activation('relu')(up3) 80. up3 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(up3) 81. up3 = BatchNormalization()(up3) 82. up3 = Activation('relu')(up3) 83. # 32 84. 85. up2 = UpSampling2D((2, 2))(up3) 86. up2 = concatenate([down2, up2], axis=3) 87. up2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(up2) 88. up2 = BatchNormalization()(up2) 89. up2 = Activation('relu')(up2) 90. up2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(up2) 91. up2 = BatchNormalization()(up2) 92. up2 = Activation('relu')(up2) 93. up2 = Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(up2) 94. up2 = BatchNormalization()(up2) 95. up2 = Activation('relu')(up2) 96. # 64 97. 98. up1 = UpSampling2D((2, 2))(up2) 99. up1 = concatenate([down1, up1], axis=3) 100. up1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(up1) 101. up1 = BatchNormalization()(up1) 102. up1 = Activation('relu')(up1) 103. up1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(up1) 104. up1 = BatchNormalization()(up1) 105. up1 = Activation('relu')(up1) 106. up1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')(up1) 107. up1 = BatchNormalization()(up1) 108. up1 = Activation('relu')(up1) 109. # 128 110. 111. up0 = UpSampling2D((2, 2))(up1) 112. up0 = concatenate([down0, up0], axis=3) 113. up0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up0) 114. up0 = BatchNormalization()(up0) 115. up0 = Activation('relu')(up0) 116. up0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up0) 117. up0 = BatchNormalization()(up0) 118. up0 = Activation('relu')(up0) 119. up0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(up0) 120. up0 = BatchNormalization()(up0) 121. up0 = Activation('relu')(up0) 122. # 256 123. 124. classify = Conv2D(num_classes, (1, 1), activation='sigmoid')(up0) 125. 126. model = Model(inputs=inputs, outputs=classify) 127. 128. #model.compile(optimizer=RMSprop(lr=0.0001), loss=bce_dice_loss, metrics=[dice_coeff]) 129. 130. return model 输入为256X256X3的彩色图,输出为256X256X1的MASK,训练参数如下: 1. model.compile(optimizer = "adam", loss = 'binary_crossentropy', metrics = ["accuracy"]) 2. 3. model.fit(image_train, label_train,epochs=100,verbose=1,validation_split=0.2, shuffle=True,batch_size=8) 效果图如下: 本人这里训练集中样本标定是把人脸区域都当作了肤色区域,因此没有排除五官区域,如果要得到不包含五官的皮肤区域,只需要替换相应样本就可以了。 拿到了精确的肤色区域,我们就可以更新磨皮算法,这里给出一组效果图: 大家可以看到,基于颜色空间的传统磨皮算法始终无法精确区分皮肤区域与类肤色区域,因此在头发的地方也做了磨皮操作,导致头发纹理细节丢失,而基于Unet皮肤分割的磨皮算法则可以很好的区分皮肤与头发这种类肤色区域,进而将头发的纹理细节保留,达到该磨皮的地方磨皮,不该磨皮的地方不磨,效果明显优于传统方法。

 

沢原イメージスタジオ AIで分析することでより新しい自分に出会えるかも! 美joyon診断システム 人工知能が「おしゃれ」提案 業界初のシステム開発 泽原形象工作室 沢原イメージスタジオは、AI(人工知能)を活用し、顔や骨格のデーターから自分に似合う髪型や服装を診断する「美joyon(びじょん)診断システム」を開発した。業界で初めての試みという。  カメラで撮影した全身画像から骨格、目鼻の位置、輪郭などを分析。「アクティブ」「フェミニン」など4つのタイプに分類し、より美しく見える服装や髪型、メークを提案する。  システム開発のディースピリットと連携し、300人以上のデーターを集めて完成させた。価格は税別200万円。月額同2万円(5年契約)でリースもでき、同社では「美容室やネイルサロンなどに薦めたい」という。 ビジネスシーンでの美joyon診断はかなり有効☆ 女性同様、男性にももちろん、顔分析、骨格診断、パーソナルカラー診断は採用されます。 男性は特にビジネスシーンでの第一印象は、とても大切ですよね。 よく「メラビアンの法則」といって、第一印象は見た目が9割とも言われています。なので、私服ももちろんカッコいい方が良いけど、男性のスーツ選びはとても重要ではないかと思います。 そこで、モデルさんにお願いして、 AIによる美joyon診断(顔分析、骨格診断、パーソナルカラー診断)を体験してもらい、 実際、診断結果から似合うもの、逆にどちらかというと、似合わないものを着用してbeforeafterに協力してもらいました。。。。(ホントにありがとう。。。。) ということで、30秒の動画からAIが骨格と顔パーツ配置を捉えて、診断結果が。 じゃん。 顔パーツ配置からというと、モデルN君は第一印象【フレッシュ】、爽やかなイメージを与えます。 そして骨格タイプは【モデルタイプ】、骨組みがしっかりしてあり、関節が目立つタイプ。 芸能人で言うと、江口洋介さん、豊川悦司さん、等。 パーソナルカラーは瞳が明るく、黒目と茶色目のコントラストがあり、尚且つコーヒー牛乳のような色、summer夏タイプでした。 ということで、 顔分析がフレッシュなので、ヘアスタイルも動きを付けて、骨格タイプがモデルタイプなので、ラフなカールを。 ビジネスシーンでのスーツは、骨格タイプがモデルタイプなので、アメリカンタイプ。 ブランドで言うと例えば、トムフォード、ブルックスブラザーズ、カルバン・クライン等。 また、パーソナルカラーがsummer夏なので、少し暗すぎない優しい色合いで、かつグレイイッシュなものを。 じゃん。 爽やかですねー いい感じ。 そして、申し訳ないのですが、どちらかというと似合わないものでコーディネート。 顔分析、骨格タイプとは裏腹に、カチッとした、鋭角ラインが所々に出てくる、 ブリティッシュタイプのスーツ(俳優タイプが似合う)を。 そして、ヘアスタイルもストレートにして、 パーソナルカラーもwinter冬タイプの色(同じブルーベースなので、 ベストではないけど、悪くはない)を選びました。 じゃん。 カッコいいなは間違いないけど。。。。 上の方より、顔映りや、スタイルの良さはうまく表現出来ず、 第一印象は上のタイプに合わせた方が、良いですよね。。。。。 さて。 いかがでしょうか? 自分を知って、魅力を引き出すことの大切さ。 ヘアスタイル、ヘアカラー、パーマ、ヘアセット、等、 お家でのお洋服選びに、ひとつ知っ得情報ですよね(*´・ω・`)b★ 似合うを知って、なりたいイメージに寄せていく。 ヘアスタイルひとつ、眉毛ひとつでも印象は変わります。 是非ご相談ください♪  

泽原形象工作室的人工智能就发型和与你的服装提出建议的合适的发型 泽原形象工作室的人工智能美发设计产品是“Beauty JOYON诊断系统”。 只需用相机拍摄整个身体,AI就可以将面部平衡,骨骼等与大约1000人的数据进行分类,并建议最好的发型和衣服。 泽原形象工作室 洗发 染发 烫发 剪发价格合理 有国际美发大师主剪发,洗发 染发 烫发洗发 染发 烫发 剪发价格合理 有国际美发大师主剪发,洗发 染发 烫发 根据顾客的发质,完成客户护发咨询,负责跟进客户在护发过程中的各项事务处理,协助客户服务工作;通过深入了解顾客的头皮,头发和发根的情况,对头发做出详细分析和诊断,并为顾客度身定制养发护理方案和服务;追踪和观察每位顾客的养发 负责客人提供专业的美发服务;讲究职业道德,做到文明服务,保持美发的高水准服务,维护店面声誉;定期建立贵宾及常客档案,了解他(她)们的爱好、要求及发质的特性,以便更好地提供服务;完成店长安排的其他工作发型设计的后续工作,配合发型师完成发型的软化、上卷、上色等过程。染烫技术熟练。形象气质佳,有团队合作精神,踏实诚恳。吃苦耐劳,态度良好,有上进心。接待顾客,及美发咨询,洗,吹,梳理,及协助美发师完成烫染工作,完成美发师分配的其它工作。通过对人的面部、头部、颈部、肩部等穴位和经络的充分按摩,达到舒筋活血的功效,使头皮、毛囊、毛细血管恢复并增加活力,达到护发养发的目的。能独立完成剪发、吹风、造型、等日常工作

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