DeepMosaics

Deepmosaics

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Sie können es verwenden, um die Mosaiken automatisch in Bildern und Videos zu entfernen oder ihnen Mosaiken hinzuzufügen.
Dieses Projekt basiert auf "semantischer Segmentierung" und "Bild-zu-Image-Übersetzung".
Probieren Sie es auf dieser Website aus!

Beispiele

Herkunft	Automatisch Mosaik hinzufügen	automatisch saubere Mosaik

• Verglichen mit Deepcreampy

Mosaikbild	Deepcreampy	unsere

• Stilübertragung

Herkunft	nach Van Gogh	zum Winter

Ein interessantes Beispiel: Ricardo Milos zu Katze

Laufen Sie Deepmosaics

Sie können entweder DeepMosaics über ein vorgefertigtes Binärpaket oder aus der Quelle ausführen.

Probieren Sie es im Web aus

Sie können einfach versuchen, das Mosaik auf dieser Website im Gesicht zu entfernen.

Vorgefertigter Binärpaket

Für Windows sind wir eine GUI -Version zum einfachen Testen.
Laden Sie diese Version und ein vorgebildetes Modell über [Google Drive] [百度云, 提取码 1x0a] herunter

• [Hilfdokument]
  
• Video Tutorial => [YouTube] [Bilibili]

Aufmerksamkeit:

• Benötigt Windows_X86_64, Windows10 ist besser.
  
• Verschiedene vorgebrachte Modelle sind für unterschiedliche Effekte geeignet. [Einführung in vorgeborene Modelle]
  
• Die Laufzeit hängt von der Leistung von Computern ab (die GPU -Version hat eine bessere Leistung, erfordert jedoch, dass CUDA installiert werden muss).
  
• Wenn das Ausgabevideo nicht abgespielt werden kann, können Sie mit Potplayer probieren.
  
• GUI -Version aktualisiert langsamer als Quelle.
  

Aus der Quelle laufen

Voraussetzungen

• Linux, Mac OS, Windows
• Python 3.6+
• ffmpeg 3.4.6
• Pytorch 1.0+
• CPU- oder NVIDIA GPU + CUDA CUDNN
  

Abhängigkeiten

Dieser Code hängt von OpenCV-Python ab, Torchvision über PIP-Installation.

Klonen Sie dieses Repo

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

Holen Sie sich vorgebreitete Modelle

Sie können vorabstreifte Modelle herunterladen und in './Petretrained_Models' einfügen.
[Google Drive] [百度云, 提取码 1x0a]
[Einführung in vorgeborene Modelle]

Um Mosaik hinzuzufügen/zu entfernen, muss es eine Modelldatei mosaic_position.pth unter ./pretrained_models/mosaic/mosaic_position.pth geben

Abhängigkeiten installieren

(Optional) Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung

virtualenv mosaic
source mosaic/bin/activate

Installieren Sie dann die Abhängigkeiten

pip install -r requirements.txt

Wenn Sie kein scikit-image erstellen können, leiten Sie export CFLAGS='-Wno-implicit-function-declaration aus, dann versuchen Sie, wieder aufzubauen.

Einfaches Beispiel

• Mosaik hinzufügen (Ausgabemedien werden in './Result' gespeichert))
  

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

• Clean Mosaic (Ausgabemedien sparen in './Result')
  

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

Wenn Sie den Fehler sehen, Please check mosaic_position_model_path! Überprüfen Sie, ob es eine Modelldatei namens mosaic_position.pth unter ./pretrained_models/mosaic/mosaic_position.pth gibt

Weitere Parameter

Wenn Sie andere Bilder oder Videos testen möchten, lesen Sie bitte diese Datei.
[options_inTroduction.md]

Training mit Ihrem eigenen Datensatz

Wenn Sie mit Ihrem eigenen Datensatz trainieren möchten, finden Sie unter Training_with_your_own_dataset.md.

Anerkennung

Dieser Code leiht sich stark von [Pytorch-Cyclegan-and-Pix2Pix] [Pytorch-Unet] [PIX2PIXHD] [Bisenet] [DFDNET] [GFRNET_PYTORCH_NEW].