你是否也曾经幻想能和未来的 自己对话，问问未来的自己过的怎么样，当初的梦想都实现了吗？ 现在PaddleHub可以帮你轻松实现，先快速看下效果。

这个项目中用到了PaddleHub中的最新模型，分别用到了 语音识别、图像生成、对话系统、声音克隆、唇纹生成等能力， 通过短短十几行代码实现了和未来的自己进行对话。

那么这么厉害的项目是如何实现的呢？我们先来看下技术拆解。

首先我们要模拟未来自己的样貌，也就是生成人脸变老的图像。我们选择了一个能够获得变老效果的模型styleganv2_editing，这个模型是PaddleGAN贡献的一个高质量人脸生成的模型，可以对年龄、性别、眼距等等十几种人脸属性进行编辑，能力十分强大。

第二步，我们要实现人机对话 ，需要先将一段音频识别成文字，再根据识别出的文字，生成回应的内容。于是我们在PaddleHub的模型库中选择了来源于PaddleSpeech的效果较好的中文语音识别模型u2_conformer_wenetspeech和来源于PaddleNLP的百度自研的基于十亿级别的中文对话数据plato-mini。

接下来，我们要把回应的内容变成拥有自己音色的语音。 这就要用到来源于PaddleSpeech的最新的声音克隆模型ge2e_fastspeech2_pwgan了，我们输入对未来的寄语的音频和刚刚生成的对话文本，即可得到克隆出来的音频。到这步我们就已经实现跟自己对话了。

最后我们需要将语音和图像结合起来，让变老的我们开口说话。 这步我们用到来源于PaddleGAN的wav2lip模型，经过以下两行代码，载入模型和模型预测，即可把我们未来的样貌和对话的语音，合成一个能对的上口型的视频了。

完整项目地址：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3216625

PaddleHub 是飞桨官方推出的 预训练模型应用工具 。 入门简单，代码简洁，模型丰富，会python就能用，十行代码搞定预测，场景模型丰富实用。 不论是入门，还是想玩出各种花样的应用项目，PaddleHub都非常合适。

 

近期，PaddleHub新增了100多个新模型，支持声音克隆、声音分类和检测、语音合成（TTS）、语音识别（ASR）、机器翻译、同声传译、视频多目标追踪、唇纹生成等等任务,让我们一起来看看PaddleHub的效果如何。

• 图像领域：212个模型。包括图像分类、人脸检测、口罩检测、车辆检测、关键点检测、人像分割、语言文本识别、图像超分/上色/动漫化等任务模型，实现效果见下图。

• 文本领域：130个模型。包括中文分词、词性标注、句法分析、AI写诗/对联/情话/藏头诗、情感分析、文本审核、机器翻译、同声传译等，实现效果见下图。

目前，PaddleHub中的模型已经覆盖 5大领域、包含数十种任务、囊括360+模型 ，都是精选效果好又实用的模型，而且所有模型，都可以在10行代码以内完成预测。

新增模型库索引页，360+模型全景概览，分类清晰明了，让你能够迅速找到心仪模型。

十行以内一键预测

文档中的预测代码和API信息整洁清晰，复制即用。

 一行代码实现服务化部署

部署指令简单，教程详细，轻松部署。

 

怎么样，有没有心动？

PaddleHub目前累计star数量已超过7.2K，频频登上Github Trending日榜月榜，used by 570+，还有不少小伙伴频频贡献，也是深受开发者喜爱

画重点： 入门快，代码少，模型多，超实用

同时也项目目前有很多外部开发者参与建设，也欢迎大家一起参与和贡献

如果觉得效果不错，也欢迎给项目点点star加个关注。

 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub

另外，repo中也贴心的给出了官方微信群，有问题可以添加“飞桨小助手”回复“hub”获得进群链接，技术讨论与答疑更高效。 同时，对PaddleHub感兴趣也希望做出更多有趣事情的同学也可以回复“sig”加入PPSIG Addons-Hub小组。

 

PaddleHub地址：

GitHub: 

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub

Gitee:

https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleHub

官网地址：

https://www.paddlepaddle.org.cn/hub

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