AnimeGANv2 (照片动漫化软件)免费版v1.0

AnimeGANv2是一款照片动漫化工具，可以帮助用户实现照片的动漫化一键转换，将想要转换的照片导入到转换区中，然后点击转换即可生成对应的动漫照片，软件中提供了多种动漫风格的转换效果，你可以分别查看选出自己最心仪的。除了照片之外，软件还支持视频的转换。

软件特色

解决了生成的图像中的高频伪影问题。

它易于训练，并能直接达到论文所述的效果。

进一步减少生成器网络的参数数量。(现在生成器大小 8.17Mb)

尽可能多地使用来自BD电影的新的高质量的风格数据。

安装方法

本项目是一个使用Py Torch的AnimeGANv2的实现，作者为bryandlee，项目地址为给出链接，我这里基于该项目进行处理，所以首先需要配置好适合该项目的环境，具体需要的安装步骤如下（所演示的过程均在Ubuntu系统下测试成功）。

首先，将该项目clone到本地，使用如下命令即可完成。

1|git clone /github.com/bryandlee/animegan2-pytorch

然后，进入clone到本地的项目中（cd），会看到如下的项目结构，该项目的核心工作就是使用PyTorch构建的生成器模型并将原始TensorFlow的模型参数转换为了PyTorch模型参数，其中构建模型的脚本为model.py而转换模型的脚本对应为convert_weights.py，然后test.py则是封装的一个推理的接口。

搭建环境

python 3.6

tensorflow-gpu

tensorflow-gpu 1.8.0 (ubuntu, GPU 1080Ti or Titan xp, cuda 9.0, cudnn 7.1.3)

tensorflow-gpu 1.15.0 (ubuntu, GPU 2080Ti, cuda 10.0.130, cudnn 7.6.0)

opencv

tqdm

numpy

glob

argparse

输出风格

输出宫崎骏风格动漫照片

In [4]

# 转换为宫崎骏《起风了》风格图片

import cv2

import paddlehub as hub

# 模型加载

# use_gpu：是否使用GPU进行预测

model = hub.Module('animegan_v1_hayao_60', use_gpu=True)

# 模型预测

result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('./test.jpg')],visualization=True)

输出新海诚风格动漫照片

In [5]

# 转换为新海诚《你的名字》、《天气之子》风格图片

import cv2

import paddlehub as hub

# 模型加载

# use_gpu：是否使用GPU进行预测

model = hub.Module('animegan_v2_shinkai_33', use_gpu=True)

# 模型预测

result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('./test.jpg')],visualization=True)

输出今敏风格动漫照片

In [6]

# 转换为今敏《红辣椒》风格图片

import cv2

import paddlehub as hub

# 模型加载

# use_gpu：是否使用GPU进行预测

model = hub.Module('animegan_v2_paprika_74', use_gpu=True)

# 模型预测

result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('./test.jpg')],visualization=True)