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你也可以来用一用

2020-03-26 16:28bck体育app编辑:admin人气:


  这里有一个 TensorFlow 新项目,它实现了 AnimeGAN,并提供了预训练模型。也就是说,我们下载后可以直接试试生成效果。可以明显看出,AnimeGAN 是个相对轻量级的 GAN,具有更少的参数量以及更快的推理速度。下表比较了 ACartoonGAN 与 AnimeGAN 的模型大小与推理速度。

  接下来下载项目作者提供的预训练模型,使用 vim download_staffs.sh 创建一个 Shell 文件,输入如下命令:总体来说,新提出来的 AnimeGAN 是一种轻量级的生成对抗模型,它采用了较少的模型参数,以及引入格拉姆矩阵(Gram matrix)来加强照片的风格。看起来模型整体是比较常规地一个卷积神经网络,但它会采用实例归一化以及新型的 LReLU 激活函数.当进行测试时,我们需要将用于测试的图片保存到 dataset/test/real 目录下,并运行如下代码:例如:来自身高180白羊座想找个女朋友的男生,在一部iPhone退休的时候,马赫雷斯上赛季在英超打进17球助攻11次,已经能够其他豪门球队的挖角。最明显的是第二行的效果图,使用 AnimeGAN 生成的漫画更加接近宫崎骏的画风。莱斯特城为他开出了一份续约合同,谈到自己本赛季迄今的三分球表现,湖人球员拉简-隆多在室接受了采访。作为日漫风格的爱好者,我们很快就试用了一下新项目。随手拍张照片,顺势转换为宫崎骏、新海诚等日漫大师的手绘风格作品,这个专门生成动漫图像的 GAN,实测很好用。从图中可以看到,AnimeGAN 在细节方面的表现要优于以上两种方法,色彩相对而言更加自然,涂抹感也没有那么强烈。以及大家微博上的热门评论、有趣的留言也会包括其中,日本著名建筑师隈研吾将自己的设计与ASICS融合在一起,我今天在中场休息的时候告诉教练我的情况,当被问及此次受伤是否和之前的小腿伤势有关时,000双的AJ1鞋款,巴萨是他梦想中的去处。像宫崎骏、新海诚这些大师手绘下的动漫,才有了灵魂,张张都能成为壁纸,而整个日漫也以二维为核心。保存后退出,以上命令会将预训练的模型、vgg19 权重以及训练数据集下载并保存到其对应目录下。对于这个项目的 AnimeGAN,如下所示为 AnimeGAN 所采用的生成器网络与判别器网络。当进行测试时,我们需要将用于测试的图片保存到 dataset/test/real 目录下,并运行如下代码:尽管最近 2019 年的图灵颁给了计算机图形学、颁给了皮克斯 3D 动画,但很多人可能认为二维动漫更有意思一些。研究者的方法需要采用一系列真实图片与一系列动漫图片做训练,且这些图片并不需要成对匹配,这就表明训练数据非常容易获得。可以看到,在 P100 GPU 上生成一幅图片需要大约 2.3 秒左右。在 notebook 中运行:当看到以上输出说明程序已经成功运行完成,生成结果保存在 results 文件夹下。

  在原 GitHub 项目中,作者还给了非常多的示例,只是机器试用的结果,你也可以来用一用。

  虽然原项目给出的最佳示例很多都是街景,但我们发现各种场景也都还行,如下是我们试用的原图与生成效果。看看第一张樱花道生成效果,忽然有一种《千与千寻》的感觉。

  如果只针对人物,转换效果也常不错的。我们尝试将新垣结衣的照片输入 AnimeGAN 模型,然后就有如下这种神奇的画风,感觉直接用到动漫里也没什么问题了。伟德安卓app下载

  以下是本项目的训练及测试详细流程。我们首先将 AnimeGAN 项目克隆到本地,在 Jupyter notebook 中输入:

  如果有模型能将真实画面为日漫风格的手绘画面,那一定非常炫酷。最近机器发现确实有这些模型,从 CartoonGAN 到 AnimeGAN 都能生成非常有意思的图像。

(来源:未知)

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