Введение

Привет, меня зовут Джек.

Увидел очень интересную новую статью на arXiv: «Стилизованная нейронная живопись».

Выглядит очень интересно, и статья написана первой, что простосделано для искусстваалгоритм, посмотрите на эффект:

Вы правильно прочитали,алгоритмСогласно фотографиям, которые мы предоставляем,Автоматически создавать масляную живопись мазок за мазком!

изображениепередача стиляАлгоритм все время исследовался, но предыдущий эффект несколько бессмыслен, а эффект только что опубликованного «Стилизованного нейронного рисунка» был значительно улучшен.

Подготовьте свои кисти и клавиатуру и продолжайте обучение сегодня.

Принцип алгоритма, построение среды, реализация эффекта,Поезда, все ниже!

2. Стилизованная нейронная живопись

В этой статье предлагается алгоритм преобразования изображений в картины, а сгенерированные картины имеют реалистичные эффекты и управляемые стили.

В отличие от предыдущего алгоритма передачи стиля изображения, алгоритм выводит каждый штрих картины на основе предоставленного изображения и достигает «мазок за мазкомЭффект живописи.

разработан новыйРендерер нейронной сети, который эмулирует поведение векторного рендерера с прогнозированием штрихов в качестве процесса параметрического поиска, чтобы максимизировать сходство между входными и визуализированными выходными данными.

Разделение цвета и формы достигается с помощью двухпроходного нейросетевого рендерера сети растеризации и теневой сети, который создает изображения с высокой точностью как в глобальном виде, так и в локальной текстуре.

Маленькая картинка в правом нижнем углу — это исходная картинка, а большая картинка — работа маслом, преобразованная алгоритмом.

В дополнение к стилю масляной живописи существуют также стили акварельной ручки и маркера:

Существует также передача стиля для цвета или текстуры:

Для получения более подробной информации вы можете прочитать статью напрямую:

Адрес бумаги:АР Вест V.org/ABS/2011.08…

3. Проверка эффекта

Адрес проекта на гитхабе:GitHub.com/Просто правописание/Да…

Шаг 1: Настройте тестовую среду.

Просто установите зависимую библиотеку в соответствии с требованиями.txt, это очень просто.

Специальных библиотек нет.

Шаг 2: Загрузите файл веса обученной модели Всего имеется четыре модели, и я упаковал их напрямую.

Я упаковал программу и файлы весов, которые слишком хлопотно загружать и использовать напрямую.

Адрес загрузки (код извлечения: jack):

disk.baidu.com/is/1i9o SV HM's…

Шаг 3: В каталоге проекта запустите программу.

python demo_prog.py --img_path ./test_images/apple.jpg --canvas_color 'white' --max_m_strokes 500 --max_divide 5 --renderer oilpaintbrush --renderer_checkpoint_dir checkpoints_G_oilpaintbrush

img_path: изображение для ввода.

canvas_color: можно понимать как цвет фона монтажной области.

max_m_strokes и max_divide: контролируйте размер штрихов, окончательный уровень детализации картины.

визуализатор: стиль рисования, необязательные параметры: акварель, маркер, масляная кисть, прямоугольник.

renderer_checkpoint_dir: путь к файлу весов.

Окончательный сгенерированный эффект будет сохранен в выходной папке в соответствии с штрихами, от меньшего к большему.

текущий результат:

Запуск на RTX 2060 super занял около 5 минут, и конечный результат:

В-четвертых, болтовня

диаграммаглубокое обучениеВ ожидании технического руководства, все еще пишу, позвольте мне разобраться, так что следите за обновлениями!

Я Джек, увидимся в следующий раз.

Статья постоянно обновляется, вы можете искать в общедоступной учетной записи WeChat [JackCui-AI] Прочтите впервые эту статью GitHubGitHub.com/Джек-Чери — это…Он был включен, и есть полные тестовые площадки для интервью на крупных заводах Добро пожаловать в Star.