前言
我始终都想要有一个漫画版的头像，奈何手太笨，用了很多软件 “捏不进去”，所以就在想着，是否能够基于 AI 实现这样一个性能，并部署到 Serverless 架构上让更多人来尝试应用呢？
后端我的项目
后端我的项目采纳业界鼎鼎有名的动漫格调转化滤镜库 AnimeGAN 的 v2 版本，成果大略如下：
对于这个模型的具体的信息，在这里不做具体的介绍和阐明。通过与 Python Web 框架联合，将 AI 模型通过接口对外裸露：
from PIL import Imageimport ioimport torchimport base64import bottleimport randomimport jsoncacheDir = '/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 = 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 = 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 resultapp = bottle.default_app()if __name__ == "__main__": bottle.run(host='localhost', port=8099)整个代码是基于 Serverless 架构进行了局部改进的：
- 实例初始化的时候，进行模型的加载，曾经可能的缩小频繁的冷启动带来的影响状况；
- 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；
- 尽管说函数计算是“无状态”的，然而实际上也有复用的状况，所有数据在存储到tmp的时候进行了随机命名；
- 尽管局部云厂商反对二进制的文件上传，然而大部分的 Serverless 架构对二进制上传反对的并不敌对，所以这里仍旧采纳 Base64 上传的计划；
下面的代码，更多是和 AI 相干的，除此之外，还须要有一个获取模型列表，以及模型门路等相干信息的接口：
import bottle@bottle.route('/system/styles', method='GET')def styles(): return { "AI动漫风": { 'color': 'red', 'detailList': { "格调1": { 'uri': "images/comic_style", 'name': 'celeba_distill', 'color': 'orange', 'preview': 'https://serverless-article-picture.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/1647773808708_20220320105649389392.png' }, "格调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' }, "格调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' }, "格调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)能够看到，此时我的做法是，新增了一个函数作为新接口对外裸露，那么为什么不在刚刚的我的项目中，减少这样的一个接口呢？而是要多保护一个函数呢？
- AI 模型加载速度慢，如果把获取AI解决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拟多，而获取 AI 解决列表的接口所须要的内存非常少，而内存会和计费有肯定的关系，所以离开有助于老本的升高；
对于第二个接口（获取 AI 解决列表的接口），相对来说是比较简单的，没什么问题，然而针对第一个 AI 模型的接口，就有比拟头疼的点：
- 模型所须要的依赖，可能波及到一些二进制编译的过程，所以导致无奈间接跨平台应用；
- 模型文件比拟大 （单纯的 Pytorch 就超过 800M），函数计算的上传代码最多才 100M，所以这个我的项目无奈间接上传；
所以这里须要借助 Serverless Devs 我的项目来进行解决：
参考 https://www.serverless-devs.c... 实现 s.yaml 的编写：
edition: 1.0.0name: start-aiaccess: "default"vars: # 全局变量 region: cn-hangzhou service: name: ai nasConfig: # NAS配置, 配置后function能够拜访指定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-bp1wqgi5lptlmk8nk5yi0services: image: component: fc props: # 组件的属性值 region: ${vars.region} service: ${vars.service} function: name: image_server description: 图片解决服务 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: /*而后进行：
1、依赖的装置：s build --use-docker
2、我的项目的部署：s deploy
3、在 NAS 中创立目录，上传依赖：
s nas command mkdir /mnt/python3/pythons nas upload -r 本地依赖门路 /mnt/python3/python实现之后能够通过接口对我的项目进行测试。
另外，微信小程序须要 https 的后盾接口，所以这里还须要配置 https 相干的证书信息，此处不做开展。
小程序我的项目
小程序我的项目仍旧采纳 colorUi，整个我的项目就只有一个页面：
页面相干布局：
<scroll-view scroll-y class="scrollPage"> <image src='/images/topbg.jpg' mode='widthFix' class='response'></image> <view class="cu-bar bg-white solid-bottom margin-top"> <view class="action"> <text class="cuIcon-title text-blue"></text>第一步：抉择图片 </view> </view> <view class="padding bg-white solid-bottom"> <view class="flex"> <view class="flex-sub bg-grey padding-sm margin-xs radius text-center" bindtap="chosePhoto">本地上传图片</view> <view class="flex-sub bg-grey padding-sm margin-xs radius text-center" bindtap="getUserAvatar">获取以后头像</view> </view> </view> <view class="padding bg-white" hidden="{{!userChosePhoho}}"> <view class="images"> <image src="{{userChosePhoho}}" mode="widthFix" bindtap="previewImage" bindlongpress="editImage" data-image="{{userChosePhoho}}"></image> </view> <view class="text-right padding-top text-gray">* 点击图片可预览，长按图片可编辑</view> </view> <view class="cu-bar bg-white solid-bottom margin-top"> <view class="action"> <text class="cuIcon-title text-blue"></text>第二步：抉择图片解决计划 </view> </view> <view class="bg-white"> <scroll-view scroll-x class="bg-white nav"> <view class="flex text-center"> <view class="cu-item flex-sub {{style==currentStyle?'text-orange cur':''}}" wx:for="{{styleList}}" wx:for-index="style" bindtap="changeStyle" data-style="{{style}}"> {{style}} </view> </view> </scroll-view> </view> <view class="padding-sm bg-white solid-bottom"> <view class="cu-avatar round xl bg-{{item.color}} margin-xs" wx:for="{{styleList[currentStyle].detailList}}" wx:for-index="substyle" bindtap="changeStyle" data-substyle="{{substyle}}" bindlongpress="showModal" data-target="Image"> <view class="cu-tag badge cuIcon-check bg-grey" hidden="{{currentSubStyle == substyle ? false : true}}"></view> <text class="avatar-text">{{substyle}}</text> </view> <view class="text-right padding-top text-gray">* 长按格调圆圈能够预览模板成果</view> </view> <view class="padding-sm bg-white solid-bottom"> <button class="cu-btn block bg-blue margin-tb-sm lg" bindtap="getNewPhoto" disabled="{{!userChosePhoho}}" type="">{{ userChosePhoho ? (getPhotoStatus ? 'AI将破费较长时间' : '生成图片') : '请先抉择图片' }}</button> </view> <view class="cu-bar bg-white solid-bottom margin-top" hidden="{{!resultPhoto}}"> <view class="action"> <text class="cuIcon-title text-blue"></text>生成后果 </view> </view> <view class="padding-sm bg-white solid-bottom" hidden="{{!resultPhoto}}"> <view wx:if="{{resultPhoto == 'error'}}"> <view class="text-center padding-top">服务临时不可用，请稍后重试</view> <view class="text-center padding-top">或分割开发者微信：<text class="text-blue" data-data="zhihuiyushaiqi" bindtap="copyData">zhihuiyushaiqi</text></view> </view> <view wx:else> <view class="images"> <image src="{{resultPhoto}}" mode="aspectFit" bindtap="previewImage" bindlongpress="saveImage" data-image="{{resultPhoto}}"></image> </view> <view class="text-right padding-top text-gray">* 点击图片可预览，长按图片可保留</view> </view> </view> <view class="padding bg-white margin-top margin-bottom"> <view class="text-center">骄傲的采纳 Serverless Devs 搭建</view> <view class="text-center">Powered By Anycodes <text bindtap="showModal" class="text-cyan" data-target="Modal">{{"<"}}作者的话{{">"}}</text></view> </view> <view class="cu-modal {{modalName=='Modal'?'show':''}}"> <view class="cu-dialog"> <view class="cu-bar bg-white justify-end"> <view class="content">作者的话</view> <view class="action" bindtap="hideModal"> <text class="cuIcon-close text-red"></text> </view> </view> <view class="padding-xl text-left"> 大家好，我是刘宇，很感谢您能够关注和应用这个小程序，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，反正当初怎么看怎么顺当，然而我会致力让这小程序变得“智能”起来的。如果你有什么好的意见也欢送分割我<text class="text-blue" data-data="service@52exe.cn" bindtap="copyData">邮箱</text>或者<text class="text-blue" data-data="zhihuiyushaiqi" bindtap="copyData">微信</text>，另外值得一提的是，本我的项目基于阿里云Serverless架构，通过Serverless Devs开发者工具建设。 </view> </view></view><view class="cu-modal {{modalName=='Image'?'show':''}}"> <view class="cu-dialog"> <view class="bg-img" style="background-image: url("{{previewStyle}}");height:200px;"> <view class="cu-bar justify-end text-white"> <view class="action" bindtap="hideModal"> <text class="cuIcon-close "></text> </view> </view> </view> <view class="cu-bar bg-white"> <view class="action margin-0 flex-sub solid-left" bindtap="hideModal">敞开预览</view> </view> </view></view></scroll-view>页面逻辑也是比较简单的：
// index.js// 获取利用实例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('/'); //把头像的门路切成数组 //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('/'); //从新拼接为字符串 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: "保留胜利" }) }, fail(res) { wx.showToast({ title: "异样，稍后重试" }) } }) }, onShareAppMessage: function () { return { title: "有条有理个性头像", } }, onShareTimeline() { return { title: "有条有理个性头像", } }, 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: '复制实现', content: `已将${e.currentTarget.dataset.data}复制到了剪切板`, }) } }) },})因为我的项目会申请比拟屡次的后盾接口，所以，我将申请办法进行额定的形象：
// 对立申请接口 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) } }) }) }实现之后配置一下后盾接口，公布审核即可。