DeepMosaics

Deepmosaics

الإنجليزية | 中文
يمكنك استخدامه لإزالة الفسيفساء تلقائيًا في الصور ومقاطع الفيديو ، أو إضافة الفسيفساء إليهم.
يعتمد هذا المشروع على "التجزئة الدلالية" و "ترجمة صورة إلى صورة".
جربه في هذا الموقع!

أمثلة

أصل	إضافة السيارات الفسيفساء	السيارات النظيفة الفسيفساء

• مقارنة مع Deepcreampy

صورة الفسيفساء	deepcreampy	لنا

• نقل النمط

أصل	لفان جوخ	إلى الشتاء

مثال مثير للاهتمام: ريكاردو ميلوس للقط

تشغيل Deepmosaics

يمكنك إما تشغيل DeepMosaics عبر حزمة ثنائية تم تصميمها مسبقًا ، أو من المصدر.

جربه على الويب

يمكنك ببساطة محاولة إزالة الفسيفساء على الوجه في هذا الموقع.

حزمة ثنائية مصممة مسبقًا

بالنسبة لنظام التشغيل Windows ، فإننا نقوم بتشديد إصدار واجهة المستخدم الرسومية لسهولة الاختبار.
قم بتنزيل هذا الإصدار ، ونموذج تم تدريبه مسبقًا عبر [Google Drive] [百度云 ، 提取码 1x0a]

• [وثيقة مساعدة]
  
• فيديو تعليمي => [YouTube] [Bilibili]

الاهتمام:

• يتطلب Windows_x86_64 ، Windows10 أفضل.
  
• النماذج المختلفة التي تم تدريبها مناسبة للتأثيرات المختلفة. [مقدمة للنماذج التي تم تدريبها مسبقًا]
  
• يعتمد وقت التشغيل على أداء أجهزة الكمبيوتر (إصدار GPU له أداء أفضل ولكن يتطلب تثبيت CUDA).
  
• إذا تعذر تشغيل فيديو الإخراج ، فيمكنك المحاولة باستخدام Potplayer.
  
• تحديثات إصدار واجهة المستخدم الرسومية أبطأ من المصدر.
  

يركض من المصدر

المتطلبات الأساسية

• Linux ، Mac OS ، Windows
• بيثون 3.6+
• FFMPEG 3.4.6
• Pytorch 1.0+
• وحدة المعالجة المركزية أو NVIDIA GPU + CUDA CUDNN
  

التبعيات

يعتمد هذا الرمز على OpenCV-Python ، TorchVision المتاح عبر تثبيت PIP.

استنساخ هذا الريبو

git clone https://github.com/HypoX64/DeepMosaics.git
cd DeepMosaics

احصل على نماذج مدربة مسبقًا

يمكنك تنزيل النماذج المسبقة المسبقة ووضعها في './pretrained_models'.
[Google Drive] [百度云 ، 提取码 1x0a]
[مقدمة للنماذج المدربة مسبقًا]

من أجل إضافة/إزالة الفسيفساء ، يجب أن يكون هناك ملف نموذج mosaic_position.pth على ./pretrained_models/mosaic/mosaic_position.pth

تثبيت التبعيات

(اختياري) إنشاء بيئة افتراضية

virtualenv mosaic
source mosaic/bin/activate

ثم تثبيت التبعيات

pip install -r requirements.txt

إذا لم تتمكن من بناء scikit-image ، فستدير export CFLAGS='-Wno-implicit-function-declaration ثم حاول إعادة البناء.

مثال بسيط

• إضافة الفسيفساء (سيتم حفظ وسائط الإخراج في "./result")
  

python deepmosaic.py --media_path ./imgs/ruoruo.jpg --model_path ./pretrained_models/mosaic/add_face.pth --gpu_id 0

• الفسيفساء النظيفة (ستوفير وسائط الإخراج في "./result")
  

python deepmosaic.py --media_path ./result/ruoruo_add.jpg --model_path ./pretrained_models/mosaic/clean_face_HD.pth --gpu_id 0

إذا رأيت الخطأ Please check mosaic_position_model_path! ، تحقق مما إذا كان هناك ملف نموذج اسمه mosaic_position.pth على ./pretrained_models/mosaic/mosaic_position.pth

المزيد من المعلمات

إذا كنت ترغب في اختبار الصور أو مقاطع الفيديو الأخرى ، فيرجى الرجوع إلى هذا الملف.
[Options_introduction.md]

التدريب مع مجموعة البيانات الخاصة بك

إذا كنت ترغب في التدريب مع مجموعة البيانات الخاصة بك ، يرجى الرجوع إلى التدريب _with_your_own_dataset.md

شكر وتقدير

يستعير هذا الرمز بشكل كبير من [pytorch-cyclegan and-pix2pix] [pytorch-unet] [pix2pixhd] [bisenet] [dfdnet] [gfrnet_pytorch_new].