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Dockerfile

@@ -0,0 +1,15 @@
+FROM python:3.9
+
+RUN useradd -m -u 1000 user
+USER user
+ENV PATH="/home/user/.local/bin:$PATH"
+
+WORKDIR /app
+
+COPY --chown=user ./requirements.txt requirements.txt
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r requirements.txt
+
+COPY --chown=user . /app
+EXPOSE 7860
+
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

app.py

@@ -0,0 +1,76 @@
+from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, HTTPException 
+from fastapi.responses import JSONResponse
+import cv2
+import numpy as np
+import insightface
+from insightface.app import FaceAnalysis
+import uvicorn
+import logging
+import base64
+
+# Configurar logging
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+
+app = FastAPI()
+
+
+face_app = FaceAnalysis(name='buffalo_l')
+face_app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
+# Carga el modelo desde la carpeta 'models'
+swapper = insightface.model_zoo.get_model('models/inswapper_128.onnx', download=False, download_zip=False)
+
+def process_images(image1_bytes: bytes, image2_bytes: bytes):
+    # Convertir bytes a imágenes con OpenCV
+    nparr1 = np.frombuffer(image1_bytes, np.uint8)
+    img1 = cv2.imdecode(nparr1, cv2.IMREAD_COLOR)
+    nparr2 = np.frombuffer(image2_bytes, np.uint8)
+    img2 = cv2.imdecode(nparr2, cv2.IMREAD_COLOR)
+    if img1 is None or img2 is None:
+        raise ValueError("Error al decodificar una de las imágenes.")
+    
+    # Detección de rostros
+    faces1 = face_app.get(img1)
+    faces2 = face_app.get(img2)
+    if not faces1 or not faces2:
+        raise ValueError("No se detectó ningún rostro en una o ambas imágenes.")
+    
+    # Usar el primer rostro detectado en cada imagen
+    face1 = faces1[0]
+    face2 = faces2[0]
+    
+    # Realizar el intercambio de rostros
+    img1_swap = swapper.get(img1, face1, face2, paste_back=True)
+    img2_swap = swapper.get(img2, face2, face1, paste_back=True)
+    return img1_swap, img2_swap
+
+def image_to_base64(image) -> str:
+    # Codificar la imagen a JPEG y luego a base64
+    success, buffer = cv2.imencode(".jpg", image)
+    if not success:
+        raise ValueError("No se pudo codificar la imagen.")
+    return base64.b64encode(buffer).decode("utf-8")
+
+@app.post("/swap_faces")
+async def swap_faces(image1: UploadFile = File(...), image2: UploadFile = File(...)):
+    """
+    Endpoint que recibe dos imágenes por POST y devuelve un JSON con las imágenes
+    con los rostros intercambiados codificadas en base64.
+    """
+    try:
+        # Leer los archivos
+        image1_bytes = await image1.read()
+        image2_bytes = await image2.read()
+        # Procesar las imágenes
+        img1_swap, img2_swap = process_images(image1_bytes, image2_bytes)
+        # Convertir imágenes a base64
+        result = {
+            "image1": image_to_base64(img1_swap),
+            "image2": image_to_base64(img2_swap)
+        }
+        return JSONResponse(content=result)
+    except Exception as e:
+        logging.exception("Error al procesar las imágenes")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+
+if __name__ == "__main__":
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)

models/inswapper_128.onnx

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e4a3f08c753cb72d04e10aa0f7dbe3deebbf39567d4ead6dce08e98aa49e16af
+size 554253681

requirements.txt

@@ -0,0 +1,7 @@
+fastapi
+uvicorn[standard]
+numpy
+opencv-python
+matplotlib
+onnxruntime
+insightface