Maison >développement back-end >Tutoriel Python >Utilisez Python pour convertir des photos en avatars de style anime.
Récemment, j'ai rencontré un problème. J'avais besoin de transformer mon avatar en style anime. Ma première pensée à cette époque était de trouver des roues toutes faites.
▲Convertir des images en style pixel
Convertir des avatars en style anime consiste à convertir de vraies photos en images non réalistes de style anime/dessin animé tout en conservant les informations d'origine de l'image et les détails de texture. À l'heure actuelle, en plus de l'API Baidu, il existe de nombreuses bibliothèques open source sur Github que nous pouvons utiliser directement.
Parmi eux, AnimeGAN est une recherche de l'Université de Wuhan et de l'Université de technologie du Hubei. Elle utilise une combinaison de transfert de style neuronal + réseau contradictoire génératif (GAN), et l'effet est très cohérent avec nos besoins.
AnimeGAN a d'abord utilisé le framework Tensorflow, mais après avoir interrogé les informations, il a été constaté que le projet prend déjà en charge le framework PyTorch.
Adresse : https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch
Et il se trouve que j'ai déjà implémenté l'analyse des sentiments des commentaires Weibo basée sur PyTorch, donc ce ne sera pas un fardeau de l'utiliser, et Je n'ai pas besoin d'installer la bibliothèque.
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique Python open source basée sur Torch pour des applications telles que le traitement du langage naturel. Ce cadre d'apprentissage profond peut être appliqué dans de nombreuses directions telles que la modélisation numérique, la modélisation d'images, la modélisation de texte, la modélisation audio, etc.
L'installation de Pytorch sera plus gênante que celle des autres bibliothèques. Si vous accédez à l'installation officielle et téléchargez, vous devez obtenir la commande d'installation qui vous convient en fonction de la configuration réelle.
Si vous constatez que la vitesse de téléchargement est lente ou si vous rencontrez divers problèmes en suivant les étapes ci-dessus, vous pouvez également essayer le site Web suivant :
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
Vue du site Web :
Après avoir installé le framework Pytorch, nous pouvons cloner le projet animationgan2-pytorch localement/le télécharger directement :
git clone https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch
Télécharger dans le répertoire final local comme indiqué ci-dessous :
Le dossier des poids contient quatre poids. Sélectionnez le poids correspondant pour réaliser la migration du style d'animation souhaitée. Des exemples d'images sont stockés dans le dossier d'entrées sous les échantillons, qui peuvent être utilisés directement pour tester le terrain. De plus, j'ai également créé un nouveau dossier de sortie sous le même chemin pour stocker les images traitées.
Ensuite, il suffit d'exécuter le script test.py dans la ligne de commande pour appeler le projet. Le format de commande spécifique est le suivant :
python test.py --checkpoint [chemin du fichier modèle] --input_dir [répertoire. où se trouve l'image d'entrée] ] --output_dir [répertoire de sortie] --device [sélection de périphérique, processeur ou cuda]
Opération réelle :
Comme c'est comme implémenter la migration d'une animation faciale, j'ai utilisé face_paint_512_v1.pt et face_paint_512_v2.pt respectivement. Le poids, l'effet est comme indiqué dans l'image ci-dessous :
Effet réel①
Changez l'image pour voir :
Effet pratique②
Personnellement, j'ai l'impression que le fini produit de face_paint_512_v2.pt le traitement du poids est plus conforme à mon style d'animation Que pensez-vous de l'imagination ?
Enfin, j'ai également essayé paprika.pt pour migrer les images de paysage vers l'animation.
▲L'image originale
L'effet est comme indiqué ci-dessous :
▲Rendu
Si vous souhaitez convertir des avatars/images en style anime, autant essayer~
Attention !
Attention !
Si après avoir lu cet article, vous ne souhaitez pas installer Pytorch, mais souhaitez créer directement votre propre visage de bande dessinée ?
Vous pouvez ouvrir cette URL sur votre ordinateur : https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2. Il s'agit d'une application AnimeGANv2 en ligne. Vous n'avez pas besoin d'installer de framework localement et vous pouvez la convertir directement.
▲Site Web AnimeGANv2
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!