ArtLine
1.0.0
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該項目的主要目的是創建驚人的系列藝術肖像。
該模型旨在拍攝肖像圖像和相應的書面說明，然後使用該指令調整圖像樣式。
波西米亞狂想曲電影，拉米·馬里克美國演員
Pexels的Maxim攝
加拿大演員基努·里夫斯（Keanu Reeves）。
Pexels的Anastasiya Gepp攝
星際效應
Pexels肖像，模型
碧昂斯，美國歌手
模型 - （平滑）
模型 - （質量）
單擊下圖，以了解有關COLAB演示的更多信息，並將其歸功於Bhavesh Bhatt，以獲取驚人的YouTube視頻。
該模型產生的驚人結果有一個秘密調味料。最初的模型無法創建我期望的輸出類型，它主要在識別面部功能方面掙扎。即使（https://github.com/yiranran/apdrawinggan）產生了很棒的結果，它具有限制（額葉臉部照片類似於ID照片，最好帶有清晰的臉部功能，沒有眼鏡，沒有長邊緣。進入並產生可以識別任何姿勢的結果。在面部，眼睛，嘴唇和鼻子周圍達到適當的線取決於您給出的模型的數據。僅處理數據集還不夠，因此我不得不結合動漫素描著色對數據集中的選定照片。組合的數據集幫助模型更好地學習了線條。
電影海報是立即使用Artline創建的，它並不像應有的那樣好，但我不是藝術家。
自我注意力（https://arxiv.org/abs/1805.08318）。發電機是具有光譜歸一化和自我注意力的UNET預處理的。我從Jason Antic的DeIltify（https://github.com/jantic/deoldify）那裡得到的，這產生了巨大的不同，突然間，我開始在面部功能上獲得適當的細節。
漸進式調整（https://arxiv.org/abs/1710.10196)，https://arxiv.org/pdf/1707.02921.pdf）。漸進的調整是逐漸增加圖像大小的想法，在此項目中，圖像大小逐漸增加並調整了學習率。感謝Fast.ai將我納入了進步的調整，這有助於模型在看到更多不同的圖像時更好地概括。
發電機損失：基於VGG16的感知損失/特徵損失。 （https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf）。
驚喜！！沒有評論家，沒有甘。甘沒有太大的不同，所以我對沒有甘感到滿意。
任務是創建將任何個人照片轉換為線條藝術的東西。最初的努力有助於識別線條，但模型仍然必須通過陰影和衣服進行大量改善。我所有的努力都是改善模型並使線條藝術單擊。
APDRAWING數據集
動漫草圖著色對數據集
大部分特寫肖像的抽水數據集提示，因此模型將難以重新同取布，手。為此，使用了動漫素描著色對的選定圖像。
我希望我很清楚，繼續前進，因為它仍然在隨機背景上掙扎（我正在創建一個自定義數據集來解決此問題）。
在可預見的未來，我將不斷升級該項目。
最簡單的入門方法是簡單地嘗試COLAB：https：//colab.research.google.com/github/vijishmadhavan/light-up/blob/blob/master/master/artline(try_it_it_it_on_colab).ipynb）
該項目圍繞著奇妙的fast.ai圖書館構建。
獲得出色的輸出取決於照明，背景，陰影和照片的質量。您首先會獲得好的結果，但是問題也有可能。該模型還不存在，仍然需要調整它才能與所有消費者聯繫。對於可以為最終輸出帶來更改的AI Artisits/ Artists而言，它可能很有用。
該模型將陰影與頭髮混淆，這是我要解決的問題。
質量低的圖像（低於500px）的情況很差。
我不是編碼員，請忍受不良的代碼和文檔。將確保通過即將進行的更新改進。
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該代碼的靈感來自Fast.ai的第7課和Deoldify（https://github.com/jantic/deoldify），請查看課程筆記本（https://github.com/fastai/fastai/course-v3/blob / Master/nbs/dl1/thress7-superres-gan.ipynb）
感謝（https://github.com/yiranran/apdrawinggan），以獲取驚人的數據集。
該存儲庫中的所有代碼均在許可證文件指定的MIT許可證下。
