ArtLine
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이 프로젝트의 주요 목표는 놀라운 라인 아트 초상화를 만드는 것입니다.
이 모델은 초상화 이미지와 해당 서면 명령어를 사용한 다음 해당 명령을 사용하여 이미지 스타일을 조정하도록 설계되었습니다.
보헤미안 랩소디 영화, Rami Malek American 배우
Pexels의 Maxim의 사진
캐나다 배우 키아누 리브스.
Pexels의 Anastasiya Gepp의 사진
성간
Pexels 초상화, 모델
비욘세, 미국 가수
모델-(매끄러운)
모델-(품질)
아래 이미지를 클릭하여 Colab Demo에 대한 자세한 내용, 놀라운 YouTube 비디오를 위해 Bhavesh Bhatt에 대한 크레딧에 대해 자세히 알아보십시오.
모델이 생산 한 놀라운 결과에는 비밀 소스가 있습니다. 초기 모델은 내가 기대했던 일종의 출력을 만들 수 없었으며, 대부분 얼굴 특징을 인식하는 데 어려움을 겪었습니다. (https://github.com/yiranran/apdrawinggan)는 훌륭한 결과를 생성했지만 (ID 사진과 유사한 전면 얼굴 사진, 바람직하게는 명확한 얼굴 기능, 안경이없고, 프린지가 없음) 큰 결과를 얻었습니다. 모든 자세를 인식 할 수있는 결과를 생성합니다. 얼굴, 눈, 입술 및 코 주위에 적절한 선을 달성하는 것은 모델에 제공하는 데이터에 따라 다릅니다. Aprawing DataSet만으로는 충분하지 않았으므로 Anime Sketch Colorization 쌍 데이터 세트에서 선택한 사진을 결합해야했습니다. 결합 된 데이터 세트는 모델이 라인을 더 잘 배우는 데 도움이되었습니다.
영화 포스터는 곧 Artline을 사용하여 만들어졌습니다. 예술가만큼 좋지는 않지만 나는 아티스트가 아닙니다.
selfattion (https://arxiv.org/abs/1805.08318). 발전기는 스펙트럼 정규화 및 자체 변환으로 사전에 사전에 걸립니다. Jason Antic의 Deoldify (https://github.com/jantic/deoldify)에서 얻은 것은 큰 차이를 만들었습니다. 갑자기 얼굴 특징에 대한 적절한 세부 사항을 얻기 시작했습니다.
프로그레시브 크기 조정 (https://arxiv.org/abs/1710.10196),(https://arxiv.org/pdf/1707.02921.pdf). 진보적 인 크기 조정은 이미지 크기를 점차 증가한다는 아이디어를 가져옵니다.이 프로젝트에서는 이미지 크기가 점차 증가하고 학습 속도가 조정되었습니다. Fast.ai 덕분에 진보적 인 크기 조정으로 저를 구분해 주셔서 감사합니다. 이는 모델이 더 많은 다른 이미지를 볼 때 더 잘 일반화하는 데 도움이됩니다.
생성기 손실 : VGG16에 따른 지각 손실/기능 손실. (https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf).
놀라다!! 비평가도없고 간도 없습니다. 간은 큰 차이를 만들지 않았으므로 간이없는 것에 만족했습니다.
임무는 개인 사진을 라인 아트로 변환하는 무언가를 만드는 것이 었습니다. 초기 노력은 라인을 인식하는 데 도움이되었지만 여전히 모델은 그림자와 옷으로 많은 것을 향상시켜야합니다. 나의 모든 노력은 모델을 개선하고 라인 아트를 클릭 한 곳으로 만드는 것입니다.
aprading 데이터 세트
애니메이션 스케치 색상화 쌍 데이터 세트
Apdrawing 데이터 세트는 대부분 클로즈업 초상화를 고려하여 모델이 천, 손 등을 다시 조절하는 데 어려움을 겪을 것입니다.
나는 분명했기를 바랍니다. 앞으로도 임의의 배경으로 어려움을 겪고 있기 때문에 모델을 더욱 향상시키고 싶습니다 (이 문제를 해결하기 위해 사용자 정의 데이터 세트를 만들고 있습니다).
나는 가까운 미래를 위해 프로젝트를 지속적으로 업그레이드 할 것입니다.
시작하는 가장 쉬운 방법은 Colab에서 간단히 시험해 보는 것입니다 : https://colab.research.google.com/github/vijishmadhavan/light/blob/master/artline(try_it_on_colab).ipynb
이 프로젝트는 Wonderful Fast.ai Library를 중심으로 제작되었습니다.
훌륭한 출력을 얻는 것은 조명, 배경, 그림자 및 사진의 품질에 달려 있습니다. 첫 번째 이동에서 대부분 좋은 결과를 얻을 수 있지만 문제에 대한 기회도 있습니다. 이 모델은 아직 없지만 모든 소비자에게 연락하기 위해 여전히 조정해야합니다. "최종 출력을 변경할 수있는 AI Artisits/ Artists에게 유용 할 수 있습니다.
이 모델은 그림자를 머리카락과 혼동합니다.
품질이 낮은 이미지 (500px 미만)에서는 나쁩니다.
나는 코더가 아니고, 나쁜 코드와 문서화를 위해 나와 함께 견뎌냅니다. 다가오는 업데이트로 개선 할 것입니다.
트위터에서 더 많은 업데이트를 받으십시오
me @ [email protected]을 우편으로 보내주세요
이 코드는 Fast.ai의 레슨 7 및 deoldify (https://github.com/jantic/deoldify)에서 영감을 받았으며 레슨 노트북 (https://github.com/fastai/course-v3/blob/)을 살펴보십시오. Mas
놀라운 데이터 세트에 대한 (https://github.com/yiranran/apdrawinggan)에게 감사드립니다.
이 저장소의 모든 코드는 라이센스 파일에서 지정된 MIT 라이센스에 따라 있습니다.
