似顔絵を生成できるWarpGAN。

![スクリーンショット 2020-09-14 20.54.14.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/235259/1ada8c64-e3e8-a361-330d-142afd0110a3.png)

Core MLに変換すれば、Image Picker Controllerなどから画像を入力するだけで似顔絵が生成できます。
CoreMLTools4.0になって変換できるようになりました（tfcoremlでは変換できなかった）。
変換済みCore ML モデル

１、グラフをpbtxt形式にする。

warpgan.py

tf.io.write_graph(self.sess.graph_def, '', 'warpgan.pbtxt')

*allow_pickleを設定する必要がありました

detect_face.py

data_dict = np.load(data_path, encoding='latin1',allow_pickle=True).item()

２、チェックポイントから凍結グラフを作る。

from tensorflow.python.tools.freeze_graph import freeze_graph

graph_def_file = 'warpgan.pbtxt'
checkpoint_file = 'warpgan_pretrained/ckpt-100000'
frozen_model_file = './frozen_model.pb'
output_node_names = 'Decoder/Decoder/images_rendered'

freeze_graph(input_graph=graph_def_file,
             input_saver="",
             input_binary=False,
             input_checkpoint=checkpoint_file,
             output_node_names=output_node_names,
             restore_op_name="save/restore_all",
             filename_tensor_name="save/Const:0",
             output_graph=frozen_model_file,
             clear_devices=True,
             initializer_nodes="")

3、coremltoolsで変換する。

import coremltools as ct
image_input = ct.ImageType(shape=(1, 256, 256, 3,),
                             scale=2/255,bias=[-1,-1,-1])

coreml_model = ct.convert(
        "frozen_model.pb",
        inputs=[image_input],
        )
coreml_model.save("warpgan.mlmodel")

Visionで顔まわりでクロップしてからモデルにかけると綺麗に変換できます。

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