在上篇文章中，小编介绍了素描肖像风格和油画风格在美颜sdk中是如何实现的，接下来，小编将继续介绍人脸风格化中，动画风格和人脸风格化数据集的相关知识。
1、动画风格
动画风格，这里特指的就是有某种动画作品风格的效果了，以日本的二维动画为代表，类似于抖音中的一些效果。其本质是对图像的颜色和纹理的迁移，本质是从输入到特定风格的映射，哪怕输入图本身不是现实中的人脸，而是动画，也会被映射到特定的风格。
要实现这一类风格的生成，需要对输入图进行风格编码，最适合的就是便是GAN，其中人脸编码方法中StyleGAN是最成功的方法，不过对于人脸动画风格来说，改变的是整体风格，而不是局部细节，所以原理上更为简单一些。
使用GAN进行风格迁移是一个非常大的研究领域，方法很多，我们这里只对其中最核心的技术进行介绍，以Pix2Pix和CycleGAN为代表，前者需要成对数据进行训练，而后者则不需要，所以CycleGAN才是更加现实的选择。
CycleGAN通过对源域图像进行两步变换：首先尝试将其映射到目标域，然后返回源域得到二次生成图像，从而消除了在目标域中图像配对的要求，这是一个循环的结构，因此称之为CycleGAN。
不过在美颜sdk中直接使用CycleGAN算法不能立刻获得成品，因为CycleGAN缺少对人脸语义信息的理解，在对人脸进行处理时，可能会出现五官错位的情况，一般通过两种方法修正：通过增加关键点预测任务，来约束输出图像的五官分布。
另一个是基于注意力机制的方法，使用注意力机制对人脸的有效区域进行学习。
2、人脸风格化数据集
如果在美颜sdk中，提前植入一些预设的人脸风格化数据集，可以在调用人脸风格化数据集的时候，提高效率。其中，比较常用到的有以下几个：
1、CUFSF
发布于2009年，这是一个人像素描数据集，原图来自于FERET，有1195张成对的灰色正面肖像图和对应的素描图。
2、 IIIT-CFW
发布于2016年，包含100个名人的8928张卡通图片，同时也附带了1000张真实图。
3、CartoonSet10/100k
发布于2017年，有两个子集，CartoonSet10k和CartoonSet100k，分别包含10000和100000张卡通人脸图。每一张卡通人脸图都有16个组件，其中12个面部属性和4个颜色属性。
4、self2anime
发布于2019年，这是一个漫画人脸数据集，首先使用漫画人脸检测算法对Anime-Planet1上的图片进行了检测，最后留下了女性的人脸图共3500张，其中3400张作为训练，100张作为测试。
5、Danbooru2019
Danbooru2019是一个动漫人物数据集，拥有超过300百万的图片。有研究者从中选择了一些图片组建了动漫头像数据集，共140000张，图像大小为512*512。
以上就是美颜sdk中，对于人脸风格化的所有介绍。如果你对美颜sdk接入有需求，欢迎咨询官方客服。
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