Anime InPainting
1.0.0
Английский | 中文版介绍
2019.3.27 Обновление:
Наш последний метод рисования PI-REC более мощный.
Посмотрите на это, и я уверен, что это не разочарует вас.
Это оптимизированный инструмент применения, который имеет фронт, основанный на Opencv , чей бэкэнд используется по краю. Убедитесь, что вы тщательно прочитали их потрясающую работу и лицензию. По сравнению с оригинальной работой, этот проект имеет такие улучшения :
config.ymlВы можете сделать удивительную аниме -внедрение здесь удобно.
И подробное учебное пособие выпускается. Теперь вы можете тренировать свой собственный набор данных.
1.0 ( 0.4 не поддерживается)pip install -r requirements.txtЯ хочу запустить инструмент! Успокойся и следуйте такому шагу:
Информация: Следующие файлы веса обучаются наборе данных аниме, который не очень хорошо работает на большом аниме.
.7z и положите его под ваш корневой каталог. Так что убедитесь, что ваш путь сейчас: ./model/getchu/<xxxxx.pth>./model/getchu/config.yml по своему желаниюpython tool_patch.py --path model/getchu/python tool_patch.py --edge --path model/getchu/python tool_patch.py -hПса Вы можете запустить любую хорошо обученную модель не только выше одной. Вы можете скачать больше файлов веса модели из исходного рабочего конфет. Тогда вы можете запустить инструмент, как указано выше. Только одна вещь, которая будет осторожна:
config.ymlв этом проекте имеет некоторые дополнительные параметры, чем конфигурация из края.
Для получения подробного руководства см. В свои принты terminal или __doc__ в tool_patch.py .
Ниже приведено упрощенное руководство по эксплуатации инструмента:
| Ключ | описание |
|---|---|
Мышь Left | Чтобы вытянуть дефектную область на input окно и нарисовать край по edge окна |
Мышь Right | Стирать край в edge окна |
Ключ [ | Сделать толщину кисти меньше |
Ключ ] | Чтобы увеличить толщину щетки |
Ключ 0 | Тодо |
Ключ 1 | Тодо |
n | Чтобы исправить черную часть изображения, просто используйте входное изображение |
e | Чтобы исправить черную часть изображения, используйте входное изображение и Edit Edge (только откроется окно под краем) |
Ключ r | Чтобы сбросить установку |
Ключ s | Чтобы сохранить вывод |
Ключ q | Чтобы уйти |
Нажмите здесь -> Учебное пособие самостоятельно
2019.3.27 更新:
我们的最新模型 pi-rec 更强大.
如果你想用最新的 ai 绘画黑科技 而非仅仅是修补图像 ， 请点击上面的链接?
Инструмент 效果看上面? | Билибили 视频教程 ： сделать
这是图像修补方向最新研究成果 Край-подключение 的阿姆斯特朗氮气加速魔改（优化） 版。 用Opencv写了个前端部分 ， 后端是 后端是 ， 方便当作工具使用。 此工具可以用来自动图像修补 ， 去马赛克 …… 同样优化了模型训练的过程。具体优化内容请看英文版 Улучшения。
更新 ： 训练手册已经填坑完发布了！你可以照着指南训练自己数据集了 ~
1.0 ( 0.4会报错)config.yml中的DEVICE ) pip install -r requirements.txt教练！我有个大胆的想法? …… 别急 ， ：
： ： 以下模型是在动漫头像数据集上训练的 所以对动漫全身大图修补效果一般 ， 想自己再训练的参考下面的训练指南
.7z放到你的根目录下. 确保你的目录现在是这样: ./model/getchu/<xxxxx.pth>./model/getchu/config.yml配置文件python tool_patch.py --path model/getchu/python tool_patch.py --edge --path model/getchu/python tool_patch.py -hПса 你也能用 Инструмент 跑别的任何模型 在这里下载原作更多模型 在这里下载原作更多模型 Edge-Connect. 文件组织方式参考上面 ， 其余运行命令都一样。唯一注意的是这个项目的
config.yml比原作的多了几个选项 ， 报错了的话注意修改。
详细内容请翻看控制台的打印内容 ， 或查看tool_patch.py里的__doc__
简略版 Инструмент 使用指南 ：
| 按键 | 说明 |
|---|---|
| 鼠标左键 | Вход ： ： 画出瑕疵区域的遮盖 ， Край 窗口 ： 手动画边缘 |
| 鼠标右键 | Край 窗口 ： 橡皮擦 |
按键[ | 笔刷变细 （控制台打印粗细大小） |
按键] | 笔刷变粗 |
按键0 | Тодо |
按键1 | Тодо |
按键n | 修补黑色涂抹区域 ， 只使用一张输入图片 |
按键e | 修补黑色涂抹区域 ， （（仅当 Edge 窗口启动时有效) |
按键r | 全部重置 |
按键s | 保存输出图片 |
按键q | 退出 |
训练指南 -> 阅读
Лицензирован в соответствии с Creative Commons Attribution-Noncommercial 4.0 International.
За исключением случаев, когда это отмечается, этот контент публикуется по лицензии CC BY-NC, что означает, что вы можете копировать, ремикс, преобразовать и опираться на контент, если вы не используете материал для коммерческих целей, и предоставлять соответствующий кредит и предоставлять ссылку на лицензию.
Если вы используете этот код для своего исследования, пожалуйста, цитируйте нашу статью EdgeConnect: Generative Image Inpainting с помощью состязательного преимущества Edge Learning:
@inproceedings{nazeri2019edgeconnect,
title={EdgeConnect: Generative Image Inpainting with Adversarial Edge Learning},
author={Nazeri, Kamyar and Ng, Eric and Joseph, Tony and Qureshi, Faisal and Ebrahimi, Mehran},
journal={arXiv preprint},
year={2019},
}
