最近、アバターをアニメ風に変換する必要があるという問題が発生し、そのときに最初に考えたのが、既製のホイールを探すことでした。
▲写真をピクセル スタイルに変換する
アバターをアニメ スタイルに変換することは、元の画像情報とテクスチャの詳細を維持しながら、実際の写真を実際の写真に変換することです。アニメ/漫画スタイルの非フォトリアリスティックな画像に変換します。現在、Baidu API に加えて、Github には直接使用できるオープンソース ライブラリが多数あります。
その中でも、AnimeGAN は武漢大学と湖北理工大学の研究であり、ニューラル スタイル転送と敵対的生成ネットワーク (GAN) を組み合わせて使用しており、その効果は私たちのニーズと非常に一致しています。
#AnimeGAN は最初 Tensorflow フレームワークを使用していましたが、情報を照会した後、プロジェクトがすでに PyTorch フレームワークをサポートしていることが判明しました。
アドレス: https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch
そして、私はたまたま以前に PyTorch に基づいた Weibo コメント感情分析を実装したことがあります。 . そのため、使用するのに負担がかからず、ライブラリをインストールする必要もありません。
Pytorch のインストール
PyTorch は、自然言語処理などのアプリケーション向けの、Torch に基づくオープンソースの Python 機械学習ライブラリです。この深層学習フレームワークは、数値モデリング、画像モデリング、テキストモデリング、音声モデリングなど、さまざまな方向に適用できます。
Pytorch のインストールは他のライブラリに比べて面倒なので、公式インストールしてダウンロードする場合は、実際の設定に基づいて自分に合ったインストールコマンドを入手する必要があります。
ダウンロード速度が遅い場合、または上記の手順でさまざまな問題が発生した場合は、次の Web サイトを試してみるとよいでしょう:
https :/ /download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
Web サイトの表示:
アニメ スタイルの移行
インストール後Pytorch フレームワーク。animegan2-pytorch プロジェクトをローカルに複製したり、直接ダウンロードしたりできます:
git clone https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch
以下に示すように、記事の最後にあるローカル ディレクトリにダウンロードします:
#実際の効果①
写真を変更して見てください:
最後に、パプリカ.pt を使って風景写真をアニメーションに移行してみました。
▲レンダリング
アバター/写真をアニメ スタイルに変換することに興味がある場合は、試してみるとよいでしょう~
注意! ######知らせ!
この記事を読んだ後、Pytorch をインストールしたくないが、独自のコミックフェイスを直接作成したい場合はどうすればよいでしょうか?
コンピューターでこの URL を開くことができます: https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2. これはオンライン AnimeGANv2 アプリです。フレームワークをローカルにインストールせずに直接変換できます。
▲AnimeGANv2 ウェブサイト
以上がPython を使用して写真をアニメ スタイルのアバターに変換します。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。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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