ArtLine
1.0.0
Вы можете спонсировать меня, чтобы поддержать мою работу с открытым исходным кодом? спонсор
Основная цель проекта - создать удивительные портреты искусства.
Модель предназначена для того, чтобы снять портретное изображение и соответствующую письменную инструкцию, а затем использовать эту инструкцию, чтобы настроить стиль изображения.
Богемский фильм о рапсодии, американский актер Рами Малек
Фото Максим из Pexels
Киану Ривз, канадский актер.
Фото Анастасия Гепп из Pexels
Межзвездный
Pexels Portrait, модель
Бейонсе, американский певец
Модель- (гладкая)
Модель- (качество)
Нажмите на изображение ниже, чтобы узнать больше о демонстрации Colab, кредиты Bhavesh Bhatt для удивительного видео на YouTube.
Удивительные результаты, которые дала модель, имеют секретный соус. Первоначальная модель не могла создать тот вид вывода, который я ожидал, она в основном боролась с признанием особенностей лица. Несмотря на то, что (https://github.com/yiranran/apdrawinggan) дал отличные результаты, у него были ограничения, такие как (фронтальное лицо, похожее на ID Photo, предпочтительно с чистыми функциями лица, без очков и без длинной бахромы.) в результатах, которые могут распознать любую позу. Достижение правильных линий вокруг лица, глаз, губ и носа зависит от данных, которые вы даете модели. По одному набору данных APDRAWER было недостаточно, поэтому мне пришлось объединить выбранные фотографии из пары раскраски аниме. Комбинированный набор данных помог модели лучше изучить строки.
Плакат фильма был создан с использованием Artline в кратчайшие сроки, он не так хорош, как должен быть, но я не художник.
Самоализация (https://arxiv.org/abs/1805.08318). Генератор предварительно проведен без спектральной нормализации и самоуправления. Что -то, что я получил от Deoldify Джейсона Антика (https://github.com/janty/deoldify), это имело огромное значение, вдруг я начал получать надлежащие подробности вокруг функций лица.
Прогрессивный изменение размера (https://arxiv.org/abs/1710.10196),(https://arxiv.org/pdf/1707.02921.pdf). Прогрессивное изменение размера принимает эту идею постепенного увеличения размера изображения, в этом проекте размер изображения был постепенно увеличен, а скорости обучения были скорректированы. Благодаря Fast.ai за то, что я интрадации в прогрессивный изменение размера, это помогает модели лучше обобщать, поскольку она видит гораздо больше разных изображений.
Потеря генератора : потеря восприятия/потеря признаков на основе VGG16. (https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf).
Сюрприз !! Нет критика, нет ган. Ган не имел большого значения, поэтому я был счастлив без Гана.
Миссия состояла в том, чтобы создать что -то, что превращает любую личную фотографию в искусство линии. Первоначальные усилия помогли распознать линии, но все же модель должна значительно улучшить с тени и одежду. Все мои усилия - улучшить модель и сделать линейное искусство на расстоянии клика.
Набор данных APDRAWING
Набор данных раскраски аниме -эскиза
Набор данных APDRAWING состоит в том, чтобы в основном из-за крупным планом портретов, поэтому модель будет изо всех сил пытаться отозвать ткани, руки и т. Д. Для этой цели использовались выбранные изображения из пары раскраски аниме-эскиза.
Я надеюсь, что мне было ясно, в будущем я хотел бы улучшить модель, так как она все еще борется со случайными фоном (я создаю пользовательский набор данных для решения этой проблемы).
Я буду постоянно обновлять проект в обозримом будущем.
Самый простой способ начать-просто попробовать на Colab: https://colab.research.google.com/github/vijishmadhavan/light-up/blob/master/artline(try_it_on_colab).ipynb
Этот проект построен вокруг чудесной библиотеки Fast.ai.
Получение отличного вывода зависит от освещения, фонов, тени и качества фотографий. В основном вы получите хорошие результаты в первом ходе, но есть и шансы на проблемы. Модели еще нет, ее все еще нужно настроить, чтобы связаться со всеми потребителями. Это может быть полезно для «AI Artisits/ Artisits/ Artists, которые могут внести изменения в конечный результат.
Модель смущает тени с волосами, что я пытаюсь решить.
Это плохо с изображениями низкого качества (ниже 500 пикселей).
Я не кодер, терпите меня за плохой код и документацию. Убедитесь, что я улучшился с предстоящими обновлениями.
Получите больше обновлений в Twitter
Напишите мне @ [email protected]
Код вдохновится на урок 7 и Deoldify (https://github.com/janty/deoldify), пожалуйста, посмотрите на ноутбук урока (https://github.com/fastai/course-v3/blob/ Master/NBS/DL1/Mrase7-superres-gan.ipynb)
Спасибо (https://github.com/yiranran/apdrawinggan) за удивительный набор данных.
Весь код в этом репозитории находится под лицензией MIT, как указано в файле лицензии.
