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想要將喜歡的圖片以動(dòng)漫的效果展示出來(lái)嗎？可以通過(guò)這款A(yù)nimeGANv2照片動(dòng)漫化工具來(lái)實(shí)現(xiàn)操作哦！軟件具備了強(qiáng)大智能的照片動(dòng)漫化功能，能夠幫助用戶輕松轉(zhuǎn)換真實(shí)的圖片，輸出為漫畫(huà)的形式，只需要添加需要轉(zhuǎn)換的圖片或視頻內(nèi)容即可完成操作，過(guò)程簡(jiǎn)單快速，打造二次元圖像！
解決了生成的圖像中的高頻偽影問(wèn)題。
它易于訓(xùn)練，并能直接達(dá)到論文所述的效果。
進(jìn)一步減少生成器網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)數(shù)量。(現(xiàn)在生成器大小 8.17Mb)
盡可能多地使用來(lái)自BD電影的新的高質(zhì)量的風(fēng)格數(shù)據(jù)。
本項(xiàng)目是一個(gè)使用Py Torch的AnimeGANv2的實(shí)現(xiàn)，作者為bryandlee，項(xiàng)目地址為給出鏈接，我這里基于該項(xiàng)
目進(jìn)行處理，所以首先需要配置好適合該項(xiàng)目的環(huán)境，具體需要的安裝步驟如下（所演示的過(guò)程均在Ubuntu系
統(tǒng)下測(cè)試成功）。
首先，將該項(xiàng)目clone到本地，使用如下命令即可完成。
1|git clone https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch
然后，進(jìn)入clone到本地的項(xiàng)目中（cd），會(huì)看到如下的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)，該項(xiàng)目的核心工作就是使用PyTorch構(gòu)建
的生成器模型并將原始TensorFlow的模型參數(shù)轉(zhuǎn)換為了PyTorch模型參數(shù)，其中構(gòu)建模型的腳本為model.py而
轉(zhuǎn)換模型的腳本對(duì)應(yīng)為convert_weights.py，然后test.py則是封裝的一個(gè)推理的接口。
python 3.6
tensorflow-gpu
tensorflow-gpu 1.8.0 (ubuntu, GPU 1080Ti or Titan xp, cuda 9.0, cudnn 7.1.3)
tensorflow-gpu 1.15.0 (ubuntu, GPU 2080Ti, cuda 10.0.130, cudnn 7.6.0)
opencv
tqdm
numpy
glob
argparse
軟件能夠?yàn)橛脩籼峁┱掌D(zhuǎn)換動(dòng)漫效果的功能，很適合喜歡日漫風(fēng)格的小伙伴們使用，通過(guò)這款軟件只需一鍵即可獲得想要的動(dòng)漫圖片，生成速度很快，并且圖像的質(zhì)量也很不錯(cuò)。
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圖片處理工具 圖片處理工具一般用于改善畫(huà)質(zhì)、人像美化、膠片效果。加文字加水印。豐富且精美的邊框素材，制作個(gè)性化相冊(cè)。批量改尺寸、加水印、加文字及其他批量功能。拼圖、涂鴉、場(chǎng)景等。本專(zhuān)題提供各類(lèi)圖片處理工具供您選擇下載！快來(lái)試試吧！
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