animeGAN
anime face images and meta data
애니메이션 페이스 드로잉에 중점을 둔 생성 적대 네트워크의 간단한 pytorch 구현.
이미지는 100 개의 에포크를 위해 143,000 개의 애니메이션 캐릭터 얼굴로 훈련 된 DCGAN 모델에서 생성됩니다.
잠재 코드 조작은 첫 번째 행의 이미지에서 마지막 행으로 전환 할 수 있습니다.
이미지는 깨끗하지 않으며 일부 특이 치가 관찰 될 수 있으며, 이는 생성 된 이미지의 품질을 저하시킵니다.
실험을 실행하려면
$ python main.py --dataRoot path_to_dataset/ DCGAN에 대한 사전 준비된 모델 도이 저장소에 있으며 Jupyter 노트북 내부에서 재생합니다.
Crawler Tool Gallery-DL을 사용하여 Danbooru.donmai.us에서 126 개의 태그의 애니메이션 스타일 이미지를 수집합니다. 그런 다음 이미지는 애니메이션 페이스 검출기 파이썬-애니메이션에 의해 처리됩니다. 결과 데이터 세트에는 ~ 143,000 개의 애니메이션면이 포함되어 있습니다. 자르기 후에 일부 태그 중 일부는 더 이상 의미가 없을 수 있습니다. 즉 '균일 한'태그 아래의 자른 얼굴 이미지에는 유니폼의 가시 부분이 포함되어 있지 않을 수 있습니다.
데이터 세트를 처음부터 구성하는 방법은 무엇입니까?
프리 퀴즈 : Gallery-DL, Python-Animeface
애니메이션 스타일 이미지를 다운로드하십시오
# download 1000 images under the tag "misaka_mikoto"
gallery-dl --images 1000 " https://danbooru.donmai.us/posts?tags=misaka_mikoto "
# in a multi-processing manner
cat tags.txt |
xargs -n 1 -P 12 -I ' tag '
bash -c ' gallery-dl --images 1000 "https://danbooru.donmai.us/posts?tags=$tag" '다운로드 된 이미지에서 얼굴을 추출합니다
import animeface
from PIL import Image
im = Image . open ( 'images/anime_image_misaka_mikoto.png' )
faces = animeface . detect ( im )
x , y , w , h = faces [ 0 ]. face . pos
im = im . crop (( x , y , x + w , y + h ))
im . show () # display원래 데이터 세트를 정리했는데 새 버전의 데이터 세트에는 126 개의 태그로 115085 개의 이미지가 있습니다. 이미지에 액세스 할 수 있습니다.
비상업적 용도 부탁드립니다.
일반 간 GAN 팁을 찾고 있다면 @Soumith의 Ganhacks를 참조하십시오.
@jayleicn
