动漫人脸检测器

这是一个基于 mmdetection 和 mmpose 的动漫人脸检测器。

（为避免版权问题，上述演示使用了由 TADNE 模型生成的图像。）

该模型能够检测近正面的动漫人脸，并预测28个关键点。

对真实图像中检测到的关键点进行K-means聚类的结果：

每个聚类中真实图像的平均图像：

安装

pip install openmim
mim install mmcv-full
mim install mmdet
mim install mmpose

pip install anime-face-detector

此软件包仅在Ubuntu上进行了测试。

使用

import cv2

from anime_face_detector import create_detector

detector = create_detector('yolov3')
image = cv2.imread('assets/input.jpg')
preds = detector(image)
print(preds[0])

{'bbox': array([2.2450244e+03, 1.5940223e+03, 2.4116030e+03, 1.7458063e+03,
        9.9987185e-01], dtype=float32),
 'keypoints': array([[2.2593938e+03, 1.6680436e+03, 9.3236601e-01],
        [2.2825300e+03, 1.7051841e+03, 8.7208068e-01],
        [2.3412151e+03, 1.7281011e+03, 1.0052248e+00],
        [2.3941377e+03, 1.6825046e+03, 5.9705663e-01],
        [2.4039426e+03, 1.6541921e+03, 8.7139702e-01],
        [2.2625220e+03, 1.6330233e+03, 9.7608268e-01],
        [2.2804077e+03, 1.6408495e+03, 1.0021354e+00],
        [2.2969380e+03, 1.6494972e+03, 9.7812974e-01],
        [2.3357908e+03, 1.6453258e+03, 9.8418534e-01],
        [2.3475276e+03, 1.6355408e+03, 9.5060223e-01],
        [2.3612463e+03, 1.6262626e+03, 9.0553057e-01],
        [2.2682278e+03, 1.6631940e+03, 9.5465249e-01],
        [2.2814783e+03, 1.6616484e+03, 9.0782022e-01],
        [2.2987590e+03, 1.6692812e+03, 9.0256405e-01],
        [2.2833625e+03, 1.6879142e+03, 8.0303693e-01],
        [2.2934949e+03, 1.6909009e+03, 8.9718056e-01],
        [2.3021218e+03, 1.6863715e+03, 9.3882143e-01],
        [2.3471826e+03, 1.6636573e+03, 9.5727938e-01],
        [2.3677822e+03, 1.6540554e+03, 9.4890594e-01],
        [2.3889211e+03, 1.6611255e+03, 9.5125675e-01],
        [2.3575544e+03, 1.6800433e+03, 8.5919142e-01],
        [2.3688926e+03, 1.6800665e+03, 8.3275074e-01],
        [2.3804905e+03, 1.6761322e+03, 8.4160626e-01],
        [2.3165366e+03, 1.6947096e+03, 9.1840971e-01],
        [2.3282458e+03, 1.7104808e+03, 8.8045174e-01],
        [2.3380054e+03, 1.7114034e+03, 8.8357794e-01],
        [2.3485500e+03, 1.7080273e+03, 8.6284375e-01],
        [2.3378748e+03, 1.7118135e+03, 9.7880816e-01]], dtype=float32)}

预训练模型

这里提供了预训练模型。 （在使用时会自动下载。）

演示（使用 Gradio）

本地运行

pip install gradio
git clone https://github.com/hysts/anime-face-detector
cd anime-face-detector

python demo_gradio.py

引用

如果您觉得本仓库对您的研究有所帮助，请考虑引用：

@misc{anime-face-detector,
  author = {hysts},
  title = {Anime Face Detector},
  year = {2021},
  howpublished = {\url{https://github.com/hysts/anime-face-detector}}
}

链接

通用

• https://github.com/open-mmlab/mmdetection
• https://github.com/open-mmlab/mmpose

动漫人脸检测

• https://github.com/zymk9/yolov5_anime
• https://github.com/qhgz2013/anime-face-detector
• https://github.com/cheese-roll/light-anime-face-detector
• https://github.com/nagadomi/lbpcascade_animeface

动漫人脸关键点检测

• https://github.com/kanosawa/anime_face_landmark_detection

其他

• https://www.gwern.net/Faces
• https://thisanimedoesnotexist.ai

Anime Face Detector 快速上手指南

Anime Face Detector 是一个基于 mmdetection 和 mmpose 的开源工具，专门用于检测动漫风格的人脸（近正面），并能预测 28 个关键特征点（Landmarks）。

环境准备

• 操作系统：仅支持 Ubuntu 系统（官方测试环境）。
• 前置依赖：
  • Python 3.x
  • PyTorch（需预先安装与 CUDA 版本匹配的 PyTorch，具体版本请参考 mmdetection/mmpose 官方要求）
  • OpenCV (cv2)

注意：国内用户建议配置 pip 国内镜像源（如清华源、阿里源）以加速依赖下载。

安装步骤

请依次执行以下命令安装必要的 OpenMMLab 组件及本工具：

# 安装 openmim 工具
pip install openmim

# 使用 mim 安装核心依赖（自动处理版本兼容）
mim install mmcv-full
mim install mmdet
mim install mmpose

# 安装 anime-face-detector
pip install anime-face-detector

基本使用

以下是最简单的 Python 调用示例，用于加载图片并检测人脸及关键点：

import cv2

from anime_face_detector import create_detector

# 创建检测器，支持多种模型，此处以 'yolov3' 为例
# 首次运行时会自动下载预训练模型
detector = create_detector('yolov3')

# 读取图片
image = cv2.imread('assets/input.jpg')

# 执行检测
preds = detector(image)

# 打印第一个检测结果
print(preds[0])

输出说明： 返回结果包含 bbox（边界框坐标及置信度）和 keypoints（28 个关键点的 x, y 坐标及置信度）。