DeepMosaics

Deepmosaics

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Puede usarlo para eliminar automáticamente los mosaicos en imágenes y videos, o agregarles mosaicos.
Este proyecto se basa en "segmentación semántica" y "traducción de imagen a imagen".
¡Pruébelo en este sitio web!

Ejemplos

origen	Auto Agregar mosaico	mosaico automático

• En comparación con DeepCreampy

imagen mosaico	Profundo	nuestro

• Transferencia de estilo

origen	a Van Gogh	al invierno

Un ejemplo interesante: Ricardo Milos a Cat

Correr DeepMosaics

Puede ejecutar DeepMosaics a través de un paquete binario preconstruido o desde la fuente.

Pruébalo en la web

Simplemente puede intentar eliminar el mosaico en la cara de este sitio web.

Paquete binario preconstruido

Para Windows, volidemos una versión de GUI para realizar pruebas fáciles.
Descargue esta versión y un modelo previamente capacitado a través de [Google Drive] [百度云, 提取码 1x0a]

• [Documento de ayuda]
  
• Video tutorial => [YouTube] [Bilibili]

Atención:

• Requiere Windows_X86_64, Windows10 es mejor.
  
• Diferentes modelos previamente capacitados son adecuados para diferentes efectos. [Introducción a los modelos previamente capacitados]
  
• El tiempo de ejecución depende del rendimiento de las computadoras (la versión GPU tiene un mejor rendimiento, pero requiere que se instale CUDA).
  
• Si el video de salida no se puede reproducir, puede intentarlo con potplayer.
  
• Las actualizaciones de la versión GUI más lentamente que la fuente.
  

Correr desde la fuente

Requisitos previos

• Linux, Mac OS, Windows
• Python 3.6+
• FFMPEG 3.4.6
• Pytorch 1.0+
• CPU o NVIDIA GPU + CUDA CUDNN
  

Dependencias

Este código depende de OpenCVV-Python, TorchVision disponible a través de PIP Install.

Clon este repositorio

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

Obtenga modelos previamente capacitados

Puede descargar modelos pre_trainados y ponerlos en './preetrainse_models'.
[Google Drive] [百度云, 提取码 1x0a]
[Introducción a los modelos previamente capacitados]

Para agregar/eliminar mosaic, debe haber un archivo modelo mosaic_position.pth at ./pretrained_models/mosaic/mosaic_position.pth

Instalar dependencias

(Opcional) Crear un entorno virtual

virtualenv mosaic
source mosaic/bin/activate

Luego instale las dependencias

pip install -r requirements.txt

Si no puede construir scikit-image , ejecutando export CFLAGS='-Wno-implicit-function-declaration entonces intente reconstruir.

Ejemplo simple

• Agregar mosaico (los medios de salida se guardarán en './result')
  

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

• Clean Mosaic (la salida de los medios ahorrará en './Result')
  

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

Si ve el error Please check mosaic_position_model_path! , Compruebe si hay un archivo modelo llamado mosaic_position.pth at ./pretrained_models/mosaic/mosaic_position.pth

Más parámetros

Si desea probar otras imágenes o videos, consulte este archivo.
[OPTION_INTRODUCTION.MD]

Capacitación con su propio conjunto de datos

Si desea entrenar con su propio conjunto de datos, consulte Training_with_your_own_dataset.md

Expresiones de gratitud

Este código toma prestado mucho de [Pytorch-Cyclegan-and-Pix2pix] [Pytorch-unet] [PIX2PIXHD] [BISENET] [DFDNET] [GFRNET_PYTORCH_NEW].