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Python实现照片卡通化

animegan2-pytorch机器学习项目可以实现照片动漫化,本文将为大家详细介绍一下如何使用这一项目,感兴趣的小伙伴快来跟随小编一起学习吧

目录
  • 前言

  • 环境部署

  • 项目使用

    • 景色类图像使用

    • 人像类图像使用

  • 总结

    前言

    之前看到一个有意思的开源项目,主要是可以将一张照片变成卡通漫画的风格。下面给大家放几张官方给出的部分效果图。

    看到这个效果图,还是非常经验的。下面我会分享一下这个项目,并且选择一些我自己找的图片试验一下。

    项目Github地址:github地址 

    环境部署

    先使用git将项目下载下来。看一下项目结构。

    我们看一下需要的环境。

    非常简单,只要pytorch就可以了。如果有不太会安装的,可以参考:机器学习基础环境部署 

    项目使用

    看一下readme怎么说明的。

    直接使用命令,或者代码执行都可以,我们先看看如果命令操作的话都有哪些参数支持。

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    if __name__ == '__main__':
      
        parser = argparse.ArgumentParser()
        parser.add_argument(
            '--checkpoint',
            type=str,
            default='./weights/paprika.pt',
        )
        parser.add_argument(
            '--input_dir',
            type=str,
            default='./samples/inputs',
        )
        parser.add_argument(
            '--output_dir',
            type=str,
            default='./samples/results',
        )
        parser.add_argument(
            '--device',
            type=str,
            default='cuda:0',
        )
        parser.add_argument(
            '--upsample_align',
            type=bool,
            default=False,
            help="Align corners in decoder upsampling layers"
        )
        parser.add_argument(
            '--x32',
            action="store_true",
            help="Resize images to multiple of 32"
        )
        args = parser.parse_args()
         
        test(args)

    可以通过项目结构看到,作者提供了4个模型文件可供选择,可以用--checkpoint参数切换。需要提供图片的输入文件夹,修改--input_dir参数即可,经过我自己的几次验证,发现有的模型适合风景类型的图片,有的适合人像,下面我分成两部使用一下。

    景色类图像使用

    先看一下我准备的图片,三张风景的照片。

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    我使用个人认为比较好用的模型是paprika.pt。下面是执行过程。

    看看效果

     哦,第一张图的漫画效果有所欠缺,但是后面两张还是不错的。没有细品一波算法,猜测一下,可能是颜色区域较多,对比度越明显,可能漫画后的效果会更好。

    人像类图像使用

    最主要的还是人像,懂的都懂。下面是我准备的图片。

    打算使用face_paint_512_v2.pt模型测试一下。下面直接展示处理后的效果。

    效果还是很好的,是不是。

    总结

    我反复测试了不少图片,有的转化的并不是很好,但是大部分还是不错的,瑕不掩瑜。项目还是好项目,只是可能模型本身训练的数据不是非常全面吧。

     以上就是Python实现照片卡通化的详细内容

    原文链接:https://blog.csdn.net/zhiweihongyan1/article/details/121717486


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