本文章最初的灵感来源于旷视放出来的虚拟试妆，实际上在美妆行业，虚拟试妆也越来越普遍了，恰好手里有指甲分割的数据集，就尝试着玩了玩。使用文心大模型生成自己想要的兔年专属美甲图案，主要基于PaddleSeg套件、文心大模型进行开发，最终的效果如下图所示：

  考虑到，故在此选择了pp_liteseg作为网络模型解决方案，对指甲部分进行分割，考虑到线上试妆颜色的真实性，不同于其他的图像分割，这里不能将指甲的分割区域进行简单的颜色填充，需要考虑分割部分指甲部位的亮度等真实指甲的特征，本项目中对分割部分的HSV进行调整，准确来说是对饱和度（S）、亮度（V）进行调整，保留真实指甲特征的同时更改颜色，达到虚拟试妆的效果。

根据PaddleSeg中的数据标注方式，在这里，我们需要将数据集进行预处理，将标注区域的像素更改为1，因为此图像分割任务中只包含指甲一个类别。

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA），是指对已有的数据（原始数据）进行分析探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。一般来说，我们最初接触到数据的时候往往是毫无头绪的，不知道如何下手，这时候探索性数据分析就非常有效。

  本模型后续部署在小型设备上，故在此选择了一个轻量级网络pp_liteseg_optic_disc_512x512_1k作为分割模型，其配置文件在路径

模型整体还是采用跳层连接结构，引入了统一注意力融合模块（空间和通道注意力机制）、金字塔模块来聚合上下文。

通过对结果进行后处理，生成AI美妆结果。在这里给出模型预测结果以及经过后处理之后的结果。其中左侧的为经过后处理之后的图片，右侧的为模型输出的结果。通过对比我们可以发现，经过后处理的图片，指甲部分的亮度都被保存，整体的效果要强于模型直接的生成结果。