本程序基于百度飞浆 PaddlePaddle 平台完成。

本程序通过face_landmark_localization模型实现人脸关键点检测及DeepLabv3+模型完成一键抠图，最后实现背景更换。

encoder-decoder进行多尺度信息的融合，同时保留了原来的空洞卷积和ASSP层， 其骨干网络使用了Xception模型，提高了语义分割的健壮性和运行速率，在 PASCAL VOC 2012 dataset取得新的state-of-art performance，该PaddleHub Module使用百度自建数据集进行训练，可用于人像分割，支持任意大小的图片输入。

本次创意项目的实现过程主要参考了一些开发者公开的一些人像抠图，美颜的项目，主要是用来学习PaddleHub。

实现过程：

1. 加载待美颜图片，调用face_landmark_localization模型实现人脸关键点检测。

2. 实现美颜方法

a. 瘦脸 首先介绍如何利用识别到的68个关键点完成瘦脸功能。 利用其中3号点到5号点距离作为瘦左脸距离，13号点到15号点距离作为瘦右脸距离。同时利用局部平移算法完成瘦脸.

b. 红唇 给人像画上红唇。我们只需将识别到的唇部位置给涂上红色即可达到相应的目的。

3. 加载deeplabv3p_xception65_humanseg模型完成人物提取

4. 背景合成 将抠出的人物图片合成在想要的背景图片当中。

备注：具体实现过程、图片及代码，请参考AI Studio。

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/705875

PaddleHub使用心得：

1.经历了自己通过AI Studio上面自己写模型，调参数，感觉完整完成一个项目，需要很长时间才能做好。但是通过PaddleHub直接调用使用已训练好的模型，免去了模型搭建、编写繁琐的程序代码等工作，对于AI应用者来说，非常的方便。

2. 在使用过程中，只需要少量数据，并且知道常用模型的API函数即可完成训练，做成一些简单的项目，非常有利于AI技术的应用开发。

3. 在以后的学习和工作中，还会接着多学习更多的模型使用方法，及使用预训练模型进行一些项目的应用开发。