＃＃＃こんにちは、みんな。
AI テクノロジーを使用してモザイクを除去することを考えたことはありますか? これまで使用していた AI 技術は、顔認識であれ OCR 認識であれ、少なくとも手動で認識できるため、この問題を慎重に考えるのは非常に困難です。しかし、モザイク画像を渡された場合、元に戻すことはできるのでしょうか？
#乱数をピクセルとして生成したノイズ マップ
#モデルは乱数から通常のアバターを生成
Pix2pix モデルの変換
CycleGAN モデル
データ セット
事前トレーニング モデル
Pix2pix モデル
python gan<span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">/</span>infer<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.py</span> <br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--init_model output/pix2pix/checkpoints/110/ </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--dataset_dir /home/aistudio/ </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--image_size 256 </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--n_samples 1 </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--crop_size 256 </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--model_net Pix2pix </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--net_G unet_256 </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--test_list /home/aistudio/test_list.txt </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--output ./infer_result/pix2pix/</span>CycleGAN モデル
python gan<span style="color: rgb(215, 58, 73); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">/</span>infer<span style="color: rgb(0, 92, 197); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">.py</span> <br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--init_model output/cyclegan/checkpoints/48/ </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--dataset_dir /home/aistudio/ </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--image_size 256 </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--n_samples 1 </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--crop_size 256 </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--input_style A </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--test_list /home/aistudio/test_list.txt </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--model_net CycleGAN </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--net_G resnet_9block </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--g_base_dims 32 </span><br><span style="color: rgb(106, 115, 125); margin: 0px; padding: 0px; background: none 0% 0% / auto repeat scroll padding-box border-box rgba(0, 0, 0, 0);">--output ./infer_result/cyclegan/</span>トレーニング後、gan/infer.py ファイルを実行できます。この2機種のモザイク除去効果を比較してみます。 2. 既製のツールモデルを自分でトレーニングしたくない場合は、ここにある既製のプロジェクトを共有してください。これも、Pix2pix と CycleGAN を参照した、セマンティック セグメンテーションと画像変換に基づいています。 プロジェクト アドレス: https://github.com/HypoX64/DeepMosaics/blob/master/README_CN.mdWindows ユーザー向けに、作者は GUI を含むインストール不要のソフトウェア パッケージを提供していますインターフェース。
UI インターフェイス
コーディング
デコーディング
効果はまだ良好ですが、想像したほど完璧ではありません。ダウンロードして実行して試すことができます。
以上がAIはモザイクを除去できるのか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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