最近遇到了一个问题,需要将头像转化动漫风,当时第一想法就是找现成的轮子。
▲图片转成像素风
将头像转化为动漫风,就是希望在保持原图像信息和纹理细节的同时,将真实照片转换为动漫/卡通风格的非真实感图像。目前除了百度api,Github上还有不少开源库可供我们直接使用。
其中AnimeGAN是来自武汉大学和湖北工业大学的一项研究,采用的是神经风格迁移 + 生成对抗网络(GAN)的组合,实现效果非常符合我们的需求。
AnimeGAN最早使用的是Tensorflow框架,不过查询资料后发现该项目已支持PyTorch框架。
地址:https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch
而我正好之前基于PyTorch实现过微博评论情感分析,所以用起来也不会有什么负担,还省得安装库了。
Pytorch安装
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。这个深度学习框架,可以应用在数值建模、图像建模、文本建模、音频建模等等多个方向。
安装Pytorch会比其他库麻烦一些,如果去官方安装下载,需要根据实际配置得到适合自己的安装命令。
如果你通过上面这种步骤发现下载速度慢,或者遇到各种问题,不妨试试下面这个网站:
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
网站视图:
动漫风格迁移
安装Pytorch框架后,我们便可以将该animegan2-pytorch项目clone到本地/直接下载下来:
git clone https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch
下载到本地的文末目录如下图所示:
其中weights文件夹下包含四个权重,选择对应的权重就能实现自己想要的动漫风格迁移。samples下的inputs文件夹中储存了图片示例,可以直接拿来试水。除此以外,我还在同一路径下新建了output文件夹,用于存放处理后的图片。
接下来,我们只需要在命令行中运行test.py脚本就可以调用该项目,具体命令格式如下:
python test.py --checkpoint [模型文件路径] --input_dir [输入图像所在目录] --output_dir [输出目录] --device [设备选择,cpu或者cuda]
实际操作:
由于是像实现人脸动漫迁移,所以我分别使用了face_paint_512_v1.pt和face_paint_512_v2.pt权重,效果如下图所示:
实战效果①
换一张图看一下:
实战效果②
个人觉得face_paint_512_v2.pt权重的处理成品更符合我对动漫风的想象,大家怎么看呢?
最后我也试了试paprika.pt对风景图片进行动漫迁移。
▲原图
效果如下图所示:
▲效果图
如果大家对将头像/图片转化动漫风感兴趣,不妨也来试试~
注意!
注意!
如果看完本文的小伙伴,不想安装Pytorch,又想直接打造一个自己专属的漫画脸?
可以电脑打开这个网址:https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2,这是在线AnimeGANv2的APP,无需你本地安装什么框架,直接就可以进行转换。
▲AnimeGANv2网站
以上是利用Python实战将照片转换成动漫风格的头像。的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Python列表可以存储不同类型的数据。示例列表包含整数、字符串、浮点数、布尔值、嵌套列表和字典。列表的灵活性在数据处理和原型设计中很有价值,但需谨慎使用以确保代码的可读性和可维护性。

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

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TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。


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