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2778d5f3
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12月 24, 2020
作者:
jm_12138
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12月 24, 2020
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modules/image/Image_gan/style_transfer/ID_Photo_GEN/README.md
...les/image/Image_gan/style_transfer/ID_Photo_GEN/README.md
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modules/image/Image_gan/style_transfer/Photo2Cartoon/README.md
...es/image/Image_gan/style_transfer/Photo2Cartoon/README.md
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未找到文件。
modules/image/Image_gan/style_transfer/ID_Photo_GEN/README.md
浏览文件 @
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...
@@ -2,7 +2,7 @@
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基于 face_landmark_localization 和 FCN_HRNet_W18_Face_Seg 模型实现的证件照生成模型,一键生成白底、红底和蓝底的人像照片
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基于 face_landmark_localization 和 FCN_HRNet_W18_Face_Seg 模型实现的证件照生成模型,一键生成白底、红底和蓝底的人像照片
## 效果展示
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)
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## API
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python
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python
...
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modules/image/Image_gan/style_transfer/Photo2Cartoon/README.md
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## 概述
## 概述
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本模型封装自
[
小视科技photo2cartoon项目的paddlepaddle版本
](
https://github.com/minivision-ai/photo2cartoon-paddle
)
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本模型封装自
[
小视科技photo2cartoon项目的paddlepaddle版本
](
https://github.com/minivision-ai/photo2cartoon-paddle
)
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人像卡通风格渲染的目标是,在保持原图像ID信息和纹理细节的同时,将真实照片转换为卡通风格的非真实感图像。我们的思路是,从大量照片/卡通数据中习得照片到卡通画的映射。一般而言,基于成对数据的pix2pix方法能达到较好的图像转换效果,但本任务的输入输出轮廓并非一一对应。例如卡通风格的眼睛更大、下巴更瘦;且成对的数据绘制难度大、成本较高,因此我们采用unpaired image translation方法来实现。模型结构方面,在U-GAT-IT的基础上,我们在编码器之前和解码器之后各增加了2个hourglass模块,渐进地提升模型特征抽象和重建能力。由于实验数据较为匮乏,为了降低训练难度,我们将数据处理成固定的模式。首先检测图像中的人脸及关键点,根据人脸关键点旋转校正图像,并按统一标准裁剪,再将裁剪后的头像输入人像分割模型(基于PaddleSeg框架训练)去除背景。
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人像卡通风格渲染的目标是,在保持原图像ID信息和纹理细节的同时,将真实照片转换为卡通风格的非真实感图像。我们的思路是,从大量照片/卡通数据中习得照片到卡通画的映射。一般而言,基于成对数据的pix2pix方法能达到较好的图像转换效果,但本任务的输入输出轮廓并非一一对应。例如卡通风格的眼睛更大、下巴更瘦;且成对的数据绘制难度大、成本较高,因此我们采用unpaired image translation方法来实现。模型结构方面,在U-GAT-IT的基础上,我们在编码器之前和解码器之后各增加了2个hourglass模块,渐进地提升模型特征抽象和重建能力。由于实验数据较为匮乏,为了降低训练难度,我们将数据处理成固定的模式。首先检测图像中的人脸及关键点,根据人脸关键点旋转校正图像,并按统一标准裁剪,再将裁剪后的头像输入人像分割模型(基于PaddleSeg框架训练)去除背景
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