深度学习实战8

深度学习项目实战：图像分类 #生活技巧# #学习技巧# #深度学习技巧#

家好，我是微学AI，今天给大家带来一个生活照片转化漫画照片实战案例。让大家不要花钱去找人设计漫画照片了，这个是设计头像神器，很赶时髦。算法参考论文《CartoonRenderer:An Instance-based Multi-Style Cartoon Image Translator》。

文章目录

一、论文介绍

二、漫画图片生成原理

三、代码部分

四、生成效果

一、论文介绍

二、漫画图片生成原理

主要方法是构建一下生成模型框架，其中 xp 表示输入照片， xc 表示输入的卡通图像，图像通过Modeling网络层后，经过多个S-AdaIN层，输出 xp′ 和 xc′ ，其中 xp′和 xc′表示重建结果， y 表示漫画化的目标结果。

图像生成的过程就是利用对抗神经网络原理构建。本模型是利用CartonRenderer自动编码器，模型网络将输入图像映射到特征空间。与Adain 6和MUNIT 7中使用的传统编码器不同，我们的建模网络将输入图像映射到多尺度特征空间，是单个固定比例要素空间的。CartonRenderer的参数优化部分是由四个S-AdaIN块组成，对应于特征模型。每个S-AdaIN块用于对齐相应的刻度。其过程还是相对复杂的。

三、代码部分

快速开始：安装

pip install "modelscope[cv]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

代码部分：

import cv2

from modelscope.outputs import OutputKeys

from modelscope.pipelines import pipeline

from modelscope.utils.constant import Tasks

img_cartoon = pipeline(Tasks.image_portrait_stylization,

model='damo/cv_unet_person-image-cartoon_compound-models',

device='cpu')

# 图像本地路径

img_path = 'input.png'

result = img_cartoon(img_path)

cv2.imwrite('result.png', result[OutputKeys.OUTPUT_IMG])

print('完成!')

四、生成效果

以下是风景图的漫画风格生成效果：

以下是人物的漫画风格生成效果：效果还是挺好的

图像生成代码后续更新，敬请期待！！

大家要学习深度学习图像处理、识别方向，需要熟悉以下模型：VGG-16、ResNet-50 、 Xception、Inception-v4、Inception-ResNet-V2、ResNeXt-50 、RegNet、ConvNeX，这些模型都是近几年流行的图像分类识别模型。

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...(待更新)

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