程序开发者 Vijish Madhavan 最近推出了一款名为 SkinDeep 的去纹身模型，这一 AI 应用在 AI 技术上的表现令人瞩目。
这个创意的火花来自于对 Justin Bieber 音乐短片《Anyone》的观察。在这段音乐短片中，尽管 Justin 身上布满了纹身，但在视频中却找不到任何纹身的痕迹，原来这是由两位化妆师耗时数小时精心掩盖的结果。Madhavan 深感这种方法的成本过高，于是决定利用深度学习技术来解决这一问题。他思考着，能否用深度学习技术来实现与 Photoshop 相媲美的去纹身效果呢？于是，他决定从图片开始尝试。
虽然 Photoshop 可以产生极佳的效果，但它需要专业知识和数小时的精细调整才能修饰整个图像。相比之下，Madhavan 的项目更具创新性和实用性。
该项目使用了合成数据来训练模型，这得益于 APDrawing 数据集以及其他一些图像资源。通过 Python 和 OpenCV，他成功地将纹身设计叠加到图像上，并模拟了纹身的线条。此外，他还利用了一个名为 ArtLine 的项目来处理全身照片，并将输出图像与输入图像进行叠加。通过 ImageDraw.Draw 和随机放置的森林绿颜色码，他成功地在放大的身体图像上模拟了纹身效果。
这一项目的亮点在于其生成合成数据的能力，这得益于 pyimagesearch.com 博客的启发。该项目基于 Fast.AI 库进行开发，使得初学者也能轻松上手。
目前，该项目仍在不断改进中。Madhavan 希望借助开源社区的力量来完善这一模型。如果你对这一项目感兴趣，可以立即尝试在 Colab 上进行克隆和测试。
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