AnimeGANv2 是 AnimeGAN 的改进版本，是一个可以讲风景照片/视频转换为动漫图片的工具。
特性：
AnimeGANv2 的改进方向主要包括以下 4 点：
- 解决生成图像中高频伪影的问题。
- 易于训练，直接达到论文中的效果。
- 进一步减少生成器网络的参数数量。
- 使用新的高质量风格数据，尽可能来自 BD 电影。
要求
- Python 3.6
- tensorflow-gpu 1.15.0（GPU 2080Ti，cuda 10.0.130，cudnn 7.6.0）
- opencv
- tqdm
- numpy
- glob
- argparse
- onnxruntime
用法
1. 推理
python test.py --checkpoint_dir checkpoint/generator_Hayao_weight --test_dir dataset/test/HR_photo --save_dir Hayao/HR_photo
2. 将视频转换为动画
python video2anime.py --video video/input/お花見.mp4 --checkpoint_dir checkpoint/generator_Hayao_weight --output video/output
3. 训练
1. 下载 vgg19
2. 下载 Train/Val Photo 数据集
3. edge_smooth
python edge_smooth.py --dataset Hayao --img_size 256
4. 训练
python train.py --dataset Hayao --epoch 101 --init_epoch 10
5. 提取生成器的权重
python get_generator_ckpt.py --checkpoint_dir ../checkpoint/AnimeGANv2_Shinkai_lsgan_300_300_1_2_10_1 --style_name Shinkai
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相关资料网址 AnimeGANv2 源代码地址： https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2 AnimeGANv2的Pytorch实现代码地址： https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch 研究过程记录 安装基本Pytorch环境 pip install -i https://pypi.tuna.t
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自动识别图像进行动漫化处理模式一 返回二进制文件流模式二 返回base64字符串模式三 通过图片url返回base64结果 动漫化API调用示例代码 github地址: https://github.com/picup-shop cURL Python PHP Java nodejs .net Objective-C curl -H 'APIKEY: INSERT_YOUR_API_KEY_HER
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照片生成轨迹 LocaSpaceViewer中可以根据出游拍摄的照片生成出游轨迹，在地图上直接显示路线，点击该点可以看到加载的图片。在“数据处理”菜单中，点击“照片生成路径”，在弹出对话框中，选择照片所在文件夹进行照片加载，加载结束后将自动显示加载图片的信息，包括照片的拍摄时间和位置信息都可以看到，如果其中有照片的GPS信息不完整，那么就会提示无法识别该照片，进而无法生成路径。勾选“
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照片生成轨迹 LocaSpaceViewer中可以根据出游拍摄的照片生成出游轨迹，在地图上直接显示路线，点击该点可以看到加载的图片。在“数据处理”菜单中，点击“照片生成路径”，在弹出对话框中，选择照片所在文件夹进行照片加载，加载结束后将自动显示加载图片的信息，包括照片的拍摄时间和位置信息都可以看到，如果其中有照片的GPS信息不完整，那么就会提示无法识别该照片，进而无法生成路径。勾选“
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可拍摄及观赏照片的应用程序。 照片的LiveArea™ 拍摄照片 观赏照片 活用照片 可在照片程序显示的文件类型