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重要

人物写真生成API调用需"申请体验"并通过后才可使用,否则API调用将返回错误状态码。

通义万相

说明

支持的领域 / 任务:aigc

人物写真2.0支持人物形象训练lora模式和人物形象免训练trainfree模式。

1)人物形象训练lora模式:基于人物形象训练模型已经得到的人物形象lora,可以继续通过人物生成写真模型完成该形象的高保真写真生成,支持多种预设风格,包括证件照、商务写真、复古风、夏日运动等风格,同时支持客户自定义风格模板上传方式生成自定义人物写真照。

2)人物形象免训练trainfree模式【推荐】:同时上传一组包含用户正脸单人照(至少一张)和客户自定义风格模板,通过人物生成写真模型直接一键免训练极速生成人物写真照,仅支持客户自定义风格模板上传方式免训练trainfree生成写真。

人物形象训练lora方式说明:

  • 人物形象训练lora方式流程图:

image.png

人物形象训练lora方式上,人物写真基于扩散模型的图像生成能力,结合LoRA训练实现人像和风格融合,并叠加一系列后处理能力,实现兼具相似度、真实感、美观度的写真生成能力,人物写真可以实现高度个性化、高保真、高品质水位。

关于该接口功能的示例图如下:

  • 输入图像

image.png

  • 生成结果(商务写真)

image.png

  • 预设风格模板

image.png

  • 客户自定义模板:

  • 输入图像

image.png

  • 自定义模板

image.jpeg

  • 生成结果

image.jpeg

人物形象免训练trainfree方式说明:

  • 人物形象免训练trainfree方式流程图:

image.png

人物形象免训练trainfree方式上,基于内置强大的人物写真照预训练大模型技术,实现人物写真扩散模型的图像极速生成能力,一键免训练极速生成人物写真照,并叠加一系列后处理能力,实现兼具相似度、真实感、美观度的写真生成能力,人物写真可以实现高度个性化、高品质、高丰富度、极速出图能力。

关于该接口功能的示例图如下:

  • 输入图像

image.jpeg

  • 自定义模板

image.jpeg

  • 生成结果

image.jpeg

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前提条件

功能介绍

使用流程

  1. 开通灵积服务,获得API-KEY;

  2. 通过“申请体验”申请FaceChain人物写真生成体验权限,并获得通过;

  3. 开发调用人物图像检测API,进行用户上传图像的质量校验,非必选链路,可以用于产品中进行前置校验,及时提醒用户更换质量不合格的图像。详情参考人物图像检测API详情

  4. 图像文件打包,上传并管理文件,详情参考模型定制文件管理服务

  5. 开发调用人物形象训练API,进行自定义人物的模型定制,并获得定制模型ID。详情参考人物形象训练API详情

  6. 基于已经训练完成的定制模型ID,开发调用人物写真生成API,选择目标风格模板,发起请求并获得写真结果。详情参考人物写真生成API详情

示例代码

说明

以下代码演示了如何使用facechian提供的原生api来进行人物形象训练以及使用训练产生的资源来生成人物写真,运行下述代码时:

  • 需要使用您的API-KEY替换示例中的 YOUR_DASHSCOPE_API_KEY,代码才能正常运行。

  • 安装相关依赖

  • 请注意,您需要按照代码中注释的提示,替换相关文件路径

如果您手头暂时没有合适的照片,您可以下载我们提供的样片:sample1sample2sample3

依赖及代码

<dependency>
  <groupId>com.alibaba</groupId>
  <artifactId>fastjson</artifactId>
  <version>the-latest-version2</version>
</dependency>

package com.alibaba.jing.demo;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.zip.ZipEntry;
import java.util.zip.ZipOutputStream;

import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;

public class FacechainDemo {
    private static final String API_KEY = "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY";

    private static final String REQUEST_FORMAT = "{\n"
        + "    \"model\": \"facechain-generation\",\n"
        + "    \"input\": {\n"
        + "        \"description\": \"sample\"\n"
        + "    },\n"
        + "    \"parameters\": {\n"
        + "        \"style\": \"f_business_male\",\n"
        + "        \"size\": \"512*512\",\n"
        + "        \"n\": 4\n"
        + "    },\n"
        + "    \"resources\": [\n"
        + "        {\n"
        + "            \"resource_id\": \"%s\",\n"
        + "            \"resource_type\": \"facelora\"\n"
        + "        }\n"
        + "    ]\n"
        + "}";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<String> sourceFileLocalPaths = new ArrayList<>();
        //以两张本地照片打包为本地zip文件为例
        sourceFileLocalPaths.add("此处替换为您的图片文件本地path,例如 /home/admin/sample/sample1.jpeg");
        sourceFileLocalPaths.add("此处替换为您的图片文件本地path,例如 /home/admin/sample/sample2.jpeg");
        String targetZipFileLocalPath = "此处替换为您希望输出的本地zip包path,例如/home/admin/sample/sample.zip";
        //文件打包
        zipFiles(sourceFileLocalPaths, targetZipFileLocalPath);
        //上传文件至dashscope平台
        JSONObject uploadResponse = uploadFile(targetZipFileLocalPath);
        //获取上传文件后生成的file_id
        String fileId = uploadResponse.getJSONObject("data").getJSONArray("uploaded_files").getJSONObject(0).getString(
            "file_id");
        //发起训练任务
        JSONObject finetuneRequest = new JSONObject();
        //固定值
        finetuneRequest.put("model", "facechain-finetune");
        JSONArray fileIds = new JSONArray();
        fileIds.add(fileId);
        finetuneRequest.put("training_file_ids", fileIds);
        JSONObject createFinetuneResponse = sendPostRequest("https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes",
            finetuneRequest.toJSONString());
        //获取创建的训练任务的任务ID
        String jobId = createFinetuneResponse.getJSONObject("output").getString("job_id");
        //轮询任务至成功
        String queryJobUrl = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/fine-tunes/" + jobId;
        String finetunedOutput = null;
        do {
            JSONObject jobQueryResponse = sendGetRequest(queryJobUrl);
            String jobStatus = jobQueryResponse.getJSONObject("output").getString("status");
            if ("SUCCEEDED".equals(jobStatus)) {
                finetunedOutput = jobQueryResponse.getJSONObject("output").getString("finetuned_output");
            } else if ("FAILED".equals(jobStatus)) {
                throw new Exception("the job is failed");
            } else {
                System.out.println("the job " + jobId + " is now " + jobStatus);
                Thread.sleep(10 * 1000);
            }
        } while (Objects.isNull(finetunedOutput));
        //finetuned_output即为
        System.out.println("got the facechian resourceId:" + finetunedOutput);
        //使用训练产生的finetuned_output作为resource调用推理服务,由于推理需要时间较长,此处实际为创建一个异步任务
        String genPotraitRequestString = String.format(REQUEST_FORMAT, "facechain-finetune-ft-202311061956-450c");
        String genPotraitUrl = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/album/gen_potrait";
        JSONObject genPotraitTaskResponse = sendPostRequest(genPotraitUrl, genPotraitRequestString);
        //获取推理任务的ID
        String taskId = genPotraitTaskResponse.getJSONObject("output").getString("task_id");
        //轮询推理结果
        String taskQueryUrl = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/" + taskId;
        JSONArray resultImageUrls = null;
        do {
            JSONObject taskQueryResponse = sendGetRequest(taskQueryUrl);
            String jobStatus = taskQueryResponse.getJSONObject("output").getString("task_status");
            if ("SUCCEEDED".equals(jobStatus)) {
                resultImageUrls = taskQueryResponse.getJSONObject("output").getJSONArray("results");
            } else if ("FAILED".equals(jobStatus)) {
                throw new Exception("the task is failed");
            } else {
                System.out.println("the task " + taskId + " is now " + jobStatus);
                Thread.sleep(10 * 1000);
            }
        } while (Objects.isNull(resultImageUrls));
        //此处和获取合成的
        System.out.println("the image urls is :" + resultImageUrls.toJSONString());
    }

    private static void zipFiles(List<String> sourceFileLocalPaths, String targetZipFileLocalPath) {
        try {
            FileOutputStream fos = new FileOutputStream(targetZipFileLocalPath);
            ZipOutputStream zos = new ZipOutputStream(fos);
            byte[] buffer = new byte[1024];

            for (String sourceFile : sourceFileLocalPaths) {
                File file = new File(sourceFile);
                FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
                zos.putNextEntry(new ZipEntry(file.getName()));

                int length;
                while ((length = fis.read(buffer)) > 0) {
                    zos.write(buffer, 0, length);
                }

                fis.close();
                zos.closeEntry();
            }

            zos.close();
            System.out.println("Files compressed successfully!");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static JSONObject uploadFile(String fileToUpload) {
        StringBuilder responseBuilder = new StringBuilder();
        try {
            URL url = new URL("https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/files");
            HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection)url.openConnection();
            conn.setRequestMethod("POST");
            conn.setDoOutput(true);
            // 设置请求头
            conn.setRequestProperty("Authorization", API_KEY);
            conn.setRequestProperty("Content-Type",
                "multipart/form-data; boundary=---------------------------1234567890");
            // 创建文件流
            File file = new File(fileToUpload);
            FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
            // 获取输出流
            OutputStream os = conn.getOutputStream();
            // 写入请求体
            os.write(("-----------------------------1234567890\r\n" +
                "Content-Disposition: form-data; name=\"files\"; filename=\"" + file.getName() + "\"\r\n" +
                "Content-Type: application/octet-stream\r\n" +
                "\r\n").getBytes());

            // 写入文件内容
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int bytesRead;
            while ((bytesRead = fis.read(buffer)) != -1) {
                os.write(buffer, 0, bytesRead);
            }

            // 写入请求结束标志
            os.write(("\r\n-----------------------------1234567890--\r\n").getBytes());

            // 关闭流
            fis.close();
            os.flush();
            os.close();

            // 获取响应码
            int responseCode = conn.getResponseCode();
            if (responseCode == HttpURLConnection.HTTP_OK) {
                System.out.println("File upload succeeded");
                // 读取响应体
                BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getInputStream()));
                String line;
                while ((line = br.readLine()) != null) {
                    responseBuilder.append(line);
                }
                br.close();
            } else {
                System.out.println("File upload failed with response code: " + responseCode);
                // 读取响应体
                BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getErrorStream()));
                String line;
                while ((line = br.readLine()) != null) {
                    responseBuilder.append(line);
                }
                br.close();
            }
            System.out.println("File uploaded finished,response=" + responseBuilder.toString());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return JSONObject.parseObject(responseBuilder.toString());
    }

    public static JSONObject sendPostRequest(String url, String jsonBody) {
        StringBuilder responseBuilder = new StringBuilder();
        try {
            URL requestUrl = new URL(url);
            HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection)requestUrl.openConnection();
            conn.setRequestMethod("POST");

            // 设置请求头
            conn.setRequestProperty("Authorization", API_KEY);
            conn.setRequestProperty("X-DashScope-Async", "enable");//此header仅对调用写真api时生效
            conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");

            // 设置请求体
            conn.setDoOutput(true);
            DataOutputStream os = new DataOutputStream(conn.getOutputStream());
            os.writeBytes(jsonBody);
            os.flush();
            os.close();

            // 获取响应码
            int responseCode = conn.getResponseCode();
            if (responseCode == HttpURLConnection.HTTP_OK) {
                // 读取响应体
                BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getInputStream()));
                String line;
                while ((line = br.readLine()) != null) {
                    responseBuilder.append(line);
                }
                br.close();
            } else {
                System.out.println("HTTP POST request failed with response code: " + responseCode);
                // 读取响应体
                BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getErrorStream()));
                String line;
                while ((line = br.readLine()) != null) {
                    responseBuilder.append(line);
                }
                br.close();
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("post request response is " + responseBuilder.toString());
        return JSONObject.parseObject(responseBuilder.toString());
    }

    public static JSONObject sendGetRequest(String url) {
        StringBuilder responseBuilder = new StringBuilder();
        try {
            URL requestUrl = new URL(url);
            HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection)requestUrl.openConnection();
            conn.setRequestMethod("GET");
            // 设置请求头
            conn.setRequestProperty("Authorization", API_KEY);
            conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
            // 获取响应码
            int responseCode = conn.getResponseCode();
            if (responseCode == HttpURLConnection.HTTP_OK) {
                // 读取响应体
                BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getInputStream()));
                String line;
                while ((line = br.readLine()) != null) {
                    responseBuilder.append(line);
                }
                br.close();
            } else {
                System.out.println("HTTP GET request failed with response code: " + responseCode);
                // 读取响应体
                BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getErrorStream()));
                String line;
                while ((line = br.readLine()) != null) {
                    responseBuilder.append(line);
                }
                br.close();
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("get request response is " + responseBuilder.toString());
        return JSONObject.parseObject(responseBuilder.toString());
    }
}

了解更多

有关facechain人物写真生成API的详细调用文档可前往人物图像检测API详情人物形象训练API详情人物写真生成API详情页面进行了解。

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