Stilkonvertierung mit Python Easy Memorandum mit Git-Klon [Für fortgeschrittene Benutzer]

Es gibt eine Stilkonvertierung, die den Malstil mit KI lernt und die tatsächlich aufgenommenen Fotos konvertiert. In letzter Zeit ist es eine Anwendung geworden, aber dieses Mal werden wir tatsächlich Python ausführen und eine Konvertierung durchführen. ... aber ich kann es nicht selbst schaffen, also werde ich die Quelle vom Git meiner Vorfahren bekommen.

Dieses Mal werden wir die Stilkonvertierung von [Fast-Neural-Style-Keras] ausführen (https://github.com/misgod/fast-neural-style-keras). Sie können hier Keras im Fast-Neural-Stil verwenden, indem Sie den in der Verwendung beschriebenen Befehl ausführen. Derzeit (2020) funktioniert dies jedoch aufgrund der Versionsaktualisierung der Bibliothek nicht gut. Dieser Code wurde 2017 bei git veröffentlicht! Der Fortschritt der Zeit und der Bibliothek ist schnell, nicht wahr?

Als ich nachforschte, [Fehler, die vor dem Verschieben der Stilkonvertierung aufgetreten sind](https://medium.com/lsc-psd/ai%E3%81%8C%E4%BA%BA%E3%82%92%E3 % 82% A4% E3% 82% B1% E3% 83% A1% E3% 83% B3% E3% 81% AB% E3% 81% 99% E3% 82% 8B% E6% 99% 82% E4% BB % A3-3313e033af83) hat die Korrekturen zusammengefasst, daher habe ich die Korrekturen gemäß diesem Artikel vorgenommen. Es scheint jedoch, dass einige Bibliotheken weiter aktualisiert wurden. Daher habe ich die Codekorrekturen und die Version der verwendeten Bibliothek notiert. Es ist unten zusammengefasst.

Ausführungsumgebung

python 3.7.9 tensorflow 1.13.1 Keras 2.2.3 imageio 2.9.0 scipy 1.2.0

Code korrigieren

Für Methoden wie Git Clone [Fehler, die vor dem Verschieben der Stilkonvertierung aufgetreten sind](https://medium.com/lsc-psd/ai%E3%81%8C%E4%BA%BA%E3%82%92%E3%82%A4 % E3% 82% B1% E3% 83% A1% E3% 83% B3% E3% 81% AB% E3% 81% 99% E3% 82% 8B% E6% 99% 82% E4% BB% A3-3313e033af83 )Bitte bestätigen. In meinem Artikel werde ich nur die minimalen Codekorrekturen schreiben.

VGG16.py


#Vor der Korrektur
from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions, preprocess_input, _obtain_input_shape
#Überarbeitet
from keras_applications.imagenet_utils import decode_predictions, preprocess_input, _obtain_input_shape

#Zeile 87
#Vor der Korrektur
include_top=include_top
#Überarbeitet
require_flatten=include_top

transform.py


#Import hinzugefügt
import imageio

#Zeile 107
#Vor der Korrektur
imsave('%s_output.png' % output_file, y)
#Überarbeitet
imageio.imwrite(output_file+'/'+style+'img_saved.jpg', y.astype(np.uint8))

Es ist Zeit zu konvertieren

Platzieren Sie die Bilddatei [test.jpg], die Sie konvertieren möchten, direkt im Ordner "Fast-Neural-Style-Keras \ Images". Erstellen Sie einen Ergebnisausgabeordner [Ausgabe] direkt unter Fast-Neural-Style-Keras . Führen Sie den folgenden Befehl aus. Dieses Mal habe ich die 36 Ansichten von Tomitake (Stayle Wave_Crop) ausgewählt.

python transform.py -i images/test.jpg -s wave_crop -b 0.1 -o output

Bild eingeben

test.jpg

Ergebnis der Stilkonvertierung

wave_cropimg_saved.jpg

Ich habe das Bild einer Katze aus freiem Material konvertiert. Bitte probieren Sie es aus. Bitte fragen Sie, ob ein Problem vorliegt, z. B. dass es nicht funktioniert. Wir werden unser Bestes tun, um Sie unterzubringen. Wenn Sie es sicher konvertieren können, bitte LGTM lol

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