ArtLine
1.0.0
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该项目的主要目的是创建惊人的系列艺术肖像。
该模型旨在拍摄肖像图像和相应的书面说明，然后使用该指令调整图像样式。
波西米亚狂想曲电影，拉米·马里克美国演员
Pexels的Maxim摄
加拿大演员基努·里夫斯（Keanu Reeves）。
Pexels的Anastasiya Gepp摄
星际穿越
Pexels肖像，模型
碧昂斯，美国歌手
模型 - （平滑）
模型 - （质量）
单击下图，以了解有关COLAB演示的更多信息，并将其归功于Bhavesh Bhatt，以获取惊人的YouTube视频。
该模型产生的惊人结果有一个秘密调味料。最初的模型无法创建我期望的输出类型，它主要在识别面部功能方面挣扎。即使（https://github.com/yiranran/apdrawinggan）产生了很棒的结果，它具有限制（额叶脸部照片类似于ID照片，最好带有清晰的脸部功能，没有眼镜，没有长边缘。进入并产生可以识别任何姿势的结果。在面部，眼睛，嘴唇和鼻子周围达到适当的线取决于您给出的模型的数据。仅处理数据集还不够，因此我不得不结合动漫素描着色对数据集中的选定照片。组合的数据集帮助模型更好地学习了线条。
电影海报是立即使用Artline创建的，它并不像应有的那样好，但我不是艺术家。
自我注意力（https://arxiv.org/abs/1805.08318）。发电机是具有光谱归一化和自我注意力的UNET预处理的。我从Jason Antic的DeIltify（https://github.com/jantic/deoldify）那里得到的，这产生了巨大的不同，突然间，我开始在面部功能上获得适当的细节。
渐进式调整（https://arxiv.org/abs/1710.10196)，https://arxiv.org/pdf/1707.02921.pdf）。渐进的调整是逐渐增加图像大小的想法，在此项目中，图像大小逐渐增加并调整了学习率。感谢Fast.ai将我纳入了进步的调整，这有助于模型在看到更多不同的图像时更好地概括。
发电机损失：基于VGG16的感知损失/特征损失。 （https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf）。
惊喜！！没有评论家，没有甘。甘没有太大的不同，所以我对没有甘感到满意。
任务是创建将任何个人照片转换为线条艺术的东西。最初的努力有助于识别线条，但模型仍然必须通过阴影和衣服进行大量改善。我所有的努力都是改善模型并使线条艺术单击。
APDRAWING数据集
动漫草图着色对数据集
大部分特写肖像的抽水数据集提示，因此模型将难以重新同取布，手。为此，使用了动漫素描着色对的选定图像。
我希望我很清楚，继续前进，因为它仍然在随机背景上挣扎（我正在创建一个自定义数据集来解决此问题）。
在可预见的未来，我将不断升级该项目。
最简单的入门方法是简单地尝试COLAB：https：//colab.research.google.com/github/vijishmadhavan/light-up/blob/blob/master/master/artline(try_it_it_it_on_colab).ipynb）
该项目围绕着奇妙的fast.ai图书馆构建。
获得出色的输出取决于照明，背景，阴影和照片的质量。您首先会获得好的结果，但是问题也有可能。该模型还不存在，仍然需要调整它才能与所有消费者联系。对于可以为最终输出带来更改的AI Artisits/ Artists而言，它可能很有用。
该模型将阴影与头发混淆，这是我要解决的问题。
质量低的图像（低于500px）的情况很差。
我不是编码员，请忍受不良的代码和文档。将确保通过即将进行的更新改进。
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该代码的灵感来自Fast.ai的第7课和Deoldify（https://github.com/jantic/deoldify），请查看课程笔记本（https://github.com/fastai/fastai/course-v3/blob/ Master/nbs/dl1/thress7-superres-gan.ipynb）
感谢（https://github.com/yiranran/apdrawinggan），以获取惊人的数据集。
该存储库中的所有代码均在许可证文件指定的MIT许可证下。
