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[導(dǎo)讀]作者|神經(jīng)星星出品|?HyperAI超神經(jīng)By超神經(jīng)內(nèi)容一覽:最強(qiáng)二次元風(fēng)格遷移模型AnimeGAN更新啦,現(xiàn)在可以在線(xiàn)上輕松運(yùn)行模型,還可以調(diào)整風(fēng)格參數(shù),輸出你想要的照片效果。關(guān)鍵詞:風(fēng)格遷移機(jī)器視覺(jué)二次元AnimeGANv2最近發(fā)布了一項(xiàng)更新,由社區(qū)貢獻(xiàn)者開(kāi)發(fā),通過(guò)Gradi...


作者 | 神經(jīng)星星出品 | HyperAI超神經(jīng)By 超神經(jīng)



內(nèi)容一覽:最強(qiáng)二次元風(fēng)格遷移模型 AnimeGAN 更新啦,現(xiàn)在可以在線(xiàn)上輕松運(yùn)行模型,還可以調(diào)整風(fēng)格參數(shù),輸出你想要的照片效果。



關(guān)鍵詞:風(fēng)格遷移 機(jī)器視覺(jué) 二次元




AnimeGANv2 最近發(fā)布了一項(xiàng)更新,由社區(qū)貢獻(xiàn)者開(kāi)發(fā),通過(guò) Gradio 實(shí)現(xiàn)了一個(gè)可以在線(xiàn)運(yùn)行的 Demo,發(fā)布在 huggingface 上。





訪問(wèn)


https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2


即可在線(xiàn)上輕松實(shí)現(xiàn) AnimeGANv2  的處理效果(僅支持靜態(tài)圖片處理)。




AnimeGAN:三次元通通變二



AnimeGAN 是基于 CartoonGAN 的改進(jìn),并提出了一個(gè)更加輕量級(jí)的生成器架構(gòu),2019 年 AnimeGAN 首次開(kāi)源便以不凡的效果引發(fā)了熱議。




AnimeGANv2 線(xiàn)上測(cè)試效果



在初始版本發(fā)布時(shí)的論文《AnimeGAN: a novel lightweight GAN for photo animation》中還提出了三個(gè)全新的損失函數(shù),用于提升風(fēng)格化的動(dòng)漫視覺(jué)效果。



這三個(gè)損失函數(shù)分別是:灰度風(fēng)格損失,灰度對(duì)抗損失、顏色重建損失。




AnimeGAN 與其他動(dòng)漫風(fēng)格遷移模型的效果對(duì)比



去年九月發(fā)布的 AnimeGANv2 優(yōu)化了模型效果,解決了 AnimeGAN 初始版本中的一些問(wèn)題。



在 v2 中還新增了新海誠(chéng)、宮崎駿、今敏三位漫畫(huà)家漫畫(huà)風(fēng)格的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。




AnimeGAN 初代模型運(yùn)行效果




AnimeGANv2 模型運(yùn)行效果



以馬斯克為例,AnimeGAN 初代的效果已經(jīng)很令人驚艷,只是太過(guò)于白嫩病嬌,仿佛韓國(guó)男團(tuán)成員。相比之下,v2 更加自然,也更貼合真實(shí)氣質(zhì)。



AnimeGANv2 的更新重點(diǎn):



- 解決了生成的圖像中高頻偽影的問(wèn)題;


- v2 更易于訓(xùn)練,并能直接達(dá)到論文所述的效果;


- 進(jìn)一步減少生成器網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)數(shù)量。(生成器大小 8.17Mb);


- 加入更多高質(zhì)量影像數(shù)據(jù)。




項(xiàng)目信息




TensorFlow 版本環(huán)境配置要求

  • python 3.6


  • tensorflow-gpu


    • tensorflow-gpu 1.8.0 (ubuntu, GPU 1080Ti or Titan xp, cuda 9.0, cudnn 7.1.3)


    • tensorflow-gpu 1.15.0 (ubuntu, GPU 2080Ti, cuda 10.0.130, cudnn 7.6.0)


  • opencv


  • tqdm


  • numpy


  • glob


  • argparse


PyTorch 實(shí)現(xiàn)




權(quán)重轉(zhuǎn)換


git clone https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2python convert_weights.py 推理


python test.py --input_dir [image_folder_path] --device [cpu/cuda]


墻內(nèi) Colab 運(yùn)行





項(xiàng)目 GitHub
https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2



線(xiàn)上 Demo
https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2



墻內(nèi) Colab


https://openbayes.com/console/open-tutorials/containers/pROHrRgKItf




眉清目秀的張三不像壞人




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開(kāi)關(guān)電源具有效率高的特性,而且開(kāi)關(guān)電源的變壓器體積比串聯(lián)穩(wěn)壓型電源的要小得多,電源電路比較整潔,整機(jī)重量也有所下降,所以,現(xiàn)在的LED驅(qū)動(dòng)電源

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LED驅(qū)動(dòng)電源是把電源供應(yīng)轉(zhuǎn)換為特定的電壓電流以驅(qū)動(dòng)LED發(fā)光的電壓轉(zhuǎn)換器,通常情況下:LED驅(qū)動(dòng)電源的輸入包括高壓工頻交流(即市電)、低壓直流、高壓直流、低壓高頻交流(如電子變壓器的輸出)等。

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