基于|基于 Serverless 架构的头像漫画风处理小程序基于Serverless架构的头像漫画风

简介：当一个程序员想要个漫画风的头像时...

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前言我一直都想要有一个漫画版的头像，奈何手太笨，用了很多软件 “捏不出来”，所以就在想着，是否可以基于 AI 实现这样一个功能，并部署到 Serverless 架构上让更多人来尝试使用呢？
后端项目后端项目采用业界鼎鼎有名的动漫风格转化滤镜库 AnimeGAN 的 v2 版本，效果大概如下：

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关于这个模型的具体的信息，在这里不做详细的介绍和说明。通过与 Python Web 框架结合，将 AI 模型通过接口对外暴露：

from PIL import Image import io import torch import base64 import bottle import random import json cacheDir = '/tmp/' modelDir = './model/bryandlee_animegan2-pytorch_main' getModel = lambda modelName: torch.hub.load(modelDir, "generator", pretrained=modelName, source='local') models = { 'celeba_distill': getModel('celeba_distill'), 'face_paint_512_v1': getModel('face_paint_512_v1'), 'face_paint_512_v2': getModel('face_paint_512_v2'), 'paprika': getModel('paprika') } randomStr = lambda num=5: "".join(random.sample('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz', num)) face2paint = torch.hub.load(modelDir, "face2paint", size=512, source='local') @bottle.route('/images/comic_style', method='POST') def getComicStyle(): result = {} try: postData = https://www.it610.com/article/json.loads(bottle.request.body.read().decode("utf-8")) style = postData.get("style", 'celeba_distill') image = postData.get("image") localName = randomStr(10) # 图片获取 imagePath = cacheDir + localName with open(imagePath, 'wb') as f: f.write(base64.b64decode(image)) # 内容预测 model = models[style] imgAttr = Image.open(imagePath).convert("RGB") outAttr = face2paint(model, imgAttr) img_buffer = io.BytesIO() outAttr.save(img_buffer, format='JPEG') byte_data = https://www.it610.com/article/img_buffer.getvalue() img_buffer.close() result["photo"] = 'data:image/jpg; base64, %s' % base64.b64encode(byte_data).decode() except Exception as e: print("ERROR: ", e) result["error"] = True return result app = bottle.default_app() if __name__ == "__main__": bottle.run(host='localhost', port=8099)

整个代码是基于 Serverless 架构进行了部分改良的：

实例初始化的时候，进行模型的加载，已经可能的减少频繁的冷启动带来的影响情况；
在函数模式下，往往只有/tmp目录是可写的，所以图片会被缓存到/tmp目录下；
虽然说函数计算是“无状态”的，但是实际上也有复用的情况，所有数据在存储到tmp的时候进行了随机命名；
虽然部分云厂商支持二进制的文件上传，但是大部分的 Serverless 架构对二进制上传支持的并不友好，所以这里依旧采用 Base64 上传的方案；

上面的代码，更多是和 AI 相关的，除此之外，还需要有一个获取模型列表，以及模型路径等相关信息的接口：

import bottle @bottle.route('/system/styles', method='GET') def styles(): return { "AI动漫风": { 'color': 'red', 'detailList': { "风格1": { 'uri': "images/comic_style", 'name': 'celeba_distill', 'color': 'orange', 'preview': 'https://serverless-article-picture.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/1647773808708_20220320105649389392.png' }, "风格2": { 'uri': "images/comic_style", 'name': 'face_paint_512_v1', 'color': 'blue', 'preview': 'https://serverless-article-picture.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/1647773875279_20220320105756071508.png' }, "风格3": { 'uri': "images/comic_style", 'name': 'face_paint_512_v2', 'color': 'pink', 'preview': 'https://serverless-article-picture.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/1647773926924_20220320105847286510.png' }, "风格4": { 'uri': "images/comic_style", 'name': 'paprika', 'color': 'cyan', 'preview': 'https://serverless-article-picture.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/1647773976277_20220320105936594662.png' }, } }, } app = bottle.default_app() if __name__ == "__main__": bottle.run(host='localhost', port=8099)

可以看到，此时我的做法是，新增了一个函数作为新接口对外暴露，那么为什么不在刚刚的项目中，增加这样的一个接口呢？而是要多维护一个函数呢？

AI 模型加载速度慢，如果把获取AI处理列表的接口集成进去，势必会影响该接口的性能；
AI 模型所需配置的内存会比较多，而获取 AI 处理列表的接口所需要的内存非常少，而内存会和计费有一定的关系，所以分开有助于成本的降低；

关于第二个接口（获取 AI 处理列表的接口），相对来说是比较简单的，没什么问题，但是针对第一个 AI 模型的接口，就有比较头疼的点：

模型所需要的依赖，可能涉及到一些二进制编译的过程，所以导致无法直接跨平台使用；
模型文件比较大（单纯的 Pytorch 就超过 800M），函数计算的上传代码最多才 100M，所以这个项目无法直接上传；

所以这里需要借助 Serverless Devs 项目来进行处理：

参考_https://www.serverless-devs.com/fc/yaml/readme_

完成s.yaml的编写：

edition: 1.0.0 name: start-ai access: "default" vars: # 全局变量 region: cn-hangzhou service: name: ai nasConfig:# NAS配置, 配置后function可以访问指定NAS userId: 10003# userID, 默认为10003 groupId: 10003# groupID, 默认为10003 mountPoints:# 目录配置 - serverAddr: 0fe764bf9d-kci94.cn-hangzhou.nas.aliyuncs.com # NAS 服务器地址 nasDir: /python3 fcDir: /mnt/python3 vpcConfig: vpcId: vpc-bp1rmyncqxoagiyqnbcxk securityGroupId: sg-bp1dpxwusntfryekord6 vswitchIds: - vsw-bp1wqgi5lptlmk8nk5yi0 services: image: component:fc props: #组件的属性值 region: ${vars.region} service: ${vars.service} function: name: image_server description: 图片处理服务 runtime: python3 codeUri: ./ ossBucket: temp-code-cn-hangzhou handler: index.app memorySize: 3072 timeout: 300 environmentVariables: PYTHONUSERBASE: /mnt/python3/python triggers: - name: httpTrigger type: http config: authType: anonymous methods: - GET - POST - PUT customDomains: - domainName: avatar.aialbum.net protocol: HTTP routeConfigs: - path: /*

然后进行：
1、依赖的安装：s build --use-docker
2、项目的部署：s deploy
3、在 NAS 中创建目录，上传依赖：

s nas command mkdir /mnt/python3/python s nas upload -r 本地依赖路径 /mnt/python3/python

完成之后可以通过接口对项目进行测试。

另外，微信小程序需要 https 的后台接口，所以这里还需要配置 https 相关的证书信息，此处不做展开。

小程序项目小程序项目依旧采用 colorUi，整个项目就只有一个页面：

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页面相关布局：

第一步：选择图片本地上传图片获取当前头像 * 点击图片可预览，长按图片可编辑第二步：选择图片处理方案 {{style}} {{substyle}} * 长按风格圆圈可以预览模板效果生成结果服务暂时不可用，请稍后重试或联系开发者微信：zhihuiyushaiqi * 点击图片可预览，长按图片可保存自豪的采用 Serverless Devs 搭建 Powered By Anycodes {{"<"}}作者的话{{">"}} 作者的话大家好，我是刘宇，很感谢您可以关注和使用这个小程序，这个小程序是我用业余时间做的一个头像生成小工具，基于“人工智障”技术，反正现在怎么看怎么别扭，但是我会努力让这小程序变得“智能”起来的。如果你有什么好的意见也欢迎联系我邮箱或者微信，另外值得一提的是，本项目基于阿里云Serverless架构，通过Serverless Devs开发者工具建设。关闭预览页面逻辑也是比较简单的： // index.js // 获取应用实例 const app = getApp() Page({ data: { styleList: {}, currentStyle: "动漫风", currentSubStyle: "v1模型", userChosePhoho: undefined, resultPhoto: undefined, previewStyle: undefined, getPhotoStatus: false }, // 事件处理函数 bindViewTap() { wx.navigateTo({ url: '../logs/logs' }) }, onLoad() { const that = this wx.showLoading({ title: '加载中', }) app.doRequest(`system/styles`, {}, option = { method: "GET" }).then(function (result) { wx.hideLoading() that.setData({ styleList: result, currentStyle: Object.keys(result)[0], currentSubStyle: Object.keys(result[Object.keys(result)[0]].detailList)[0], }) }) }, changeStyle(attr) { this.setData({ "currentStyle": attr.currentTarget.dataset.style || this.data.currentStyle, "currentSubStyle": attr.currentTarget.dataset.substyle || Object.keys(this.data.styleList[attr.currentTarget.dataset.style].detailList)[0] }) }, chosePhoto() { const that = this wx.chooseImage({ count: 1, sizeType: ['compressed'], sourceType: ['album', 'camera'], complete(res) { that.setData({ userChosePhoho: res.tempFilePaths[0], resultPhoto: undefined }) } }) }, headimgHD(imageUrl) { imageUrl = imageUrl.split('/'); //把头像的路径切成数组 //把大小数值为 46 || 64 || 96 || 132 的转换为0 if (imageUrl[imageUrl.length - 1] && (imageUrl[imageUrl.length - 1] == 46 || imageUrl[imageUrl.length - 1] == 64 || imageUrl[imageUrl.length - 1] == 96 || imageUrl[imageUrl.length - 1] == 132)) { imageUrl[imageUrl.length - 1] = 0; } imageUrl = imageUrl.join('/'); //重新拼接为字符串 return imageUrl; }, getUserAvatar() { const that = this wx.getUserProfile({ desc: "获取您的头像", success(res) { const newAvatar = that.headimgHD(res.userInfo.avatarUrl) wx.getImageInfo({ src: newAvatar, success(res) { that.setData({ userChosePhoho: res.path, resultPhoto: undefined }) } }) } }) }, previewImage(e) { wx.previewImage({ urls: [e.currentTarget.dataset.image] }) }, editImage() { const that = this wx.editImage({ src: this.data.userChosePhoho, success(res) { that.setData({ userChosePhoho: res.tempFilePath }) } }) }, getNewPhoto() { const that = this wx.showLoading({ title: '图片生成中', }) this.setData({ getPhotoStatus: true }) app.doRequest(this.data.styleList[this.data.currentStyle].detailList[this.data.currentSubStyle].uri, { style: this.data.styleList[this.data.currentStyle].detailList[this.data.currentSubStyle].name, image: wx.getFileSystemManager().readFileSync(this.data.userChosePhoho, "base64") }, option = { method: "POST" }).then(function (result) { wx.hideLoading() that.setData({ resultPhoto: result.error ? "error" : result.photo, getPhotoStatus: false }) }) }, saveImage() { wx.saveImageToPhotosAlbum({ filePath: this.data.resultPhoto, success(res) { wx.showToast({ title: "保存成功" }) }, fail(res) { wx.showToast({ title: "异常，稍后重试" }) } }) }, onShareAppMessage: function () { return { title: "头头是道个性头像", } }, onShareTimeline() { return { title: "头头是道个性头像", } }, showModal(e) { if(e.currentTarget.dataset.target=="Image"){ const previewSubStyle = e.currentTarget.dataset.substyle const previewSubStyleUrl = this.data.styleList[this.data.currentStyle].detailList[previewSubStyle].preview if(previewSubStyleUrl){ this.setData({ previewStyle: previewSubStyleUrl }) }else{ wx.showToast({ title: "暂无模板预览", icon: "error" }) return } } this.setData({ modalName: e.currentTarget.dataset.target }) }, hideModal(e) { this.setData({ modalName: null }) }, copyData(e) { wx.setClipboardData({ data: e.currentTarget.dataset.data, success(res) { wx.showModal({ title: '复制完成', content: `已将${e.currentTarget.dataset.data}复制到了剪切板`, }) } }) }, })

因为项目会请求比较多次的后台接口，所以，我将请求方法进行额外的抽象：

// 统一请求接口 doRequest: async function (uri, data, option) { const that = this return new Promise((resolve, reject) => { wx.request({ url: that.url + uri, data: data, header: { "Content-Type": 'application/json', }, method: option && option.method ? option.method : "POST", success: function (res) { resolve(res.data) }, fail: function (res) { reject(null) } }) }) }

完成之后配置一下后台接口，发布审核即可。
本文作者刘宇（花名：江昱）
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