Add the UGATIT Modules

hub_module/modules/image/style_transfer/UGATIT_100w/README.md

+## 模型概述
+UGATIT 图像风格转换模型
+
+模型可将输入的人脸图像转换成动漫风格
+
+模型权重来自UGATIT-Paddle开源项目
+
+模型所使用的权重为genA2B_1000000
+
+模型详情请参考[UGATIT-Paddle开源项目](https://github.com/miraiwk/UGATIT-paddle)
+
+## 模型安装
+
+```shell
+$hub install UGATIT_100w
+```
+
+
+## API 说明
+
+```python
+def style_transfer(
+    self,
+    images=None,
+    paths=None,
+    batch_size=1,
+    output_dir='output',
+    visualization=False
+)
+```
+
+风格转换API，将输入的人脸图像转换成动漫风格。
+
+转换效果图如下：
+
+![输入图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/d130fabd8bd34e53b2f942b3766eb6bbd3c19c0676d04abfbd5cc4b83b66f8b6)
+![输出图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/8538af03b3f14b1884fcf4eec48965baf939e35a783d40129085102057438c77)
+
+**参数**
+
+* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，默认为 None；
+* paths (list\[str\]): 图片的路径，默认为 None；
+* batch\_size (int): batch 的大小，默认设为 1；
+* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件，默认设为 False；
+* output\_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 output。
+
+
+**返回**
+
+* res (list\[numpy.ndarray\]): 输出图像数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]。
+
+
+## 预测代码示例
+
+```python
+import cv2
+import paddlehub as hub
+
+# 模型加载
+# use_gpu：是否使用GPU进行预测
+model = hub.Module('UGATIT_100w', use_gpu=False)
+
+# 模型预测
+result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
+
+# or
+# result = model.style_transfer(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
+```
+
+## 服务部署
+
+PaddleHub Serving可以部署一个在线图像风格转换服务。
+
+## 第一步：启动PaddleHub Serving
+
+运行启动命令：
+```shell
+$ hub serving start -m UGATIT_100w
+```
+
+这样就完成了一个图像风格转换的在线服务API的部署，默认端口号为8866。
+
+**NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
+
+## 第二步：发送预测请求
+
+配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
+
+```python
+import requests
+import json
+import cv2
+import base64
+
+
+def cv2_to_base64(image):
+    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
+    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
+
+
+# 发送HTTP请求
+data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
+headers = {"Content-type": "application/json"}
+url = "http://127.0.0.1:8866/predict/UGATIT_100w"
+r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
+
+# 打印预测结果
+print(r.json()["results"])
+```
+
+
+## 模型相关信息
+
+### 模型代码
+
+https://github.com/miraiwk/UGATIT-paddle
+
+### 依赖
+
+paddlepaddle >= 1.8.0
+
+paddlehub >= 1.8.0
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hub_module/modules/image/style_transfer/UGATIT_100w/model.py

+import os
+import numpy as np
+
+from paddle.fluid.core import AnalysisConfig, create_paddle_predictor
+
+__all__ = ['Model']
+
+class Model():
+    # 初始化函数
+    def __init__(self, modelpath, use_gpu):
+        # 加载模型预测器
+        self.predictor = self.load_model(modelpath, use_gpu)
+
+        # 获取模型的输入输出
+        self.input_names = self.predictor.get_input_names()
+        self.output_names = self.predictor.get_output_names()
+        self.input_tensor = self.predictor.get_input_tensor(self.input_names[0])
+        self.output_tensor = self.predictor.get_output_tensor(self.output_names[0])
+
+    # 模型加载函数
+    def load_model(self, modelpath, use_gpu):
+        # 对运行位置进行配置
+        if use_gpu:
+            try:
+                places = os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]
+                places = int(places[0])
+            except Exception as e:
+                print('Error: %s. Please set the environment variables "CUDA_VISIBLE_DEVICES".' % e)
+                use_gpu = False
+
+        # 加载模型参数
+        config = AnalysisConfig(modelpath)
+
+        # 设置参数
+        if use_gpu:   
+            config.enable_use_gpu(100, places)
+        else:
+            config.disable_gpu()
+        config.disable_glog_info()
+        config.switch_ir_optim(True)
+        config.enable_memory_optim()
+        config.switch_use_feed_fetch_ops(False)
+        config.switch_specify_input_names(True)
+        
+        # 通过参数加载模型预测器
+        predictor = create_paddle_predictor(config)
+        
+        # 返回预测器
+        return predictor
+
+    # 模型预测函数
+    def predict(self, input_datas):
+        outputs = []
+
+        # 遍历输入数据进行预测
+        for input_data in input_datas:
+            inputs = input_data.copy()
+            self.input_tensor.copy_from_cpu(inputs)
+            self.predictor.zero_copy_run()
+            output = self.output_tensor.copy_to_cpu()
+            outputs.append(output)
+        
+        # 预测结果合并
+        outputs = np.concatenate(outputs, 0)
+
+        # 返回预测结果
+        return outputs
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hub_module/modules/image/style_transfer/UGATIT_100w/module.py

+import os
+
+from paddlehub import Module
+from paddlehub.module.module import moduleinfo, serving
+
+from UGATIT_100w.model import Model
+from UGATIT_100w.processor import base64_to_cv2, cv2_to_base64, Processor
+
+@moduleinfo(
+    name="UGATIT_100w", # 模型名称
+    type="CV/style_transfer", # 模型类型
+    author="jm12138", # 作者名称
+    author_email="jm12138@qq.com", # 作者邮箱
+    summary="UGATIT_100w", # 模型介绍
+    version="1.0.0" # 版本号
+)
+class UGATIT_100w(Module):
+    # 初始化函数
+    def _initialize(self, use_gpu=False):
+        # 设置模型路径
+        self.model_path = os.path.join(self.directory, "UGATIT_100w")
+
+        # 加载模型
+        self.model = Model(self.model_path, use_gpu)     
+    
+    # 关键点检测函数
+    def style_transfer(
+        self,
+        images=None,
+        paths=None,
+        batch_size=1,
+        output_dir='output',
+        visualization=False
+    ):
+        # 加载数据处理器
+        processor = Processor(
+            images, 
+            paths, 
+            output_dir,
+            batch_size
+        )
+        
+        # 模型预测
+        outputs = self.model.predict(processor.input_datas)
+        
+
+        # 结果后处理
+        results = processor.postprocess(outputs, visualization)
+
+        # 返回结果
+        return results
+
+    # Hub Serving
+    @serving
+    def serving_method(self, images, **kwargs):
+        # 获取输入数据
+        images_decode = [base64_to_cv2(image) for image in images]
+
+        # 图片风格转换
+        results = self.style_transfer(images_decode, **kwargs)
+
+        # 对输出图片进行编码
+        encodes = []
+        for result in results:
+            encode = cv2_to_base64(result)
+            encodes.append(encode)
+            
+        # 返回结果
+        return encodes
\ No newline at end of file

hub_module/modules/image/style_transfer/UGATIT_100w/processor.py

+import os
+import cv2 
+import time
+import base64
+import numpy as np
+
+__all__ = ['base64_to_cv2', 'cv2_to_base64', 'Processor']
+
+def check_dir(dir_path):
+    # 目录检查函数
+    if not os.path.exists(dir_path):
+        os.makedirs(dir_path)
+    elif os.path.isfile(dir_path):
+        os.remove(dir_path)
+        os.makedirs(dir_path)
+
+def base64_to_cv2(b64str):
+    # base64转cv2函数
+    data = base64.b64decode(b64str.encode('utf8'))
+    data = np.frombuffer(data, np.uint8)
+    data = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR)
+    return data
+
+def cv2_to_base64(image):
+    # cv2转base64函数
+    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
+    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
+
+class Processor():
+    # 初始化函数
+    def __init__(
+        self, 
+        images=None, 
+        paths=None, 
+        output_dir='output',
+        batch_size=1
+    ):
+        # 变量设置
+        self.images = images
+        self.paths = paths
+        self.output_dir = output_dir
+        self.batch_size = batch_size
+
+        # 获取原始输入数据
+        self.datas = self.load_datas()
+
+        # 对原始输入数据进行预处理
+        self.input_datas = self.preprocess()
+
+    # 读取数据函数
+    def load_datas(self):
+        datas = []
+
+        # 读取数据列表
+        if self.paths is not None:
+            for im_path in self.paths:
+                assert os.path.isfile(im_path), "The {} isn't a valid file path.".format(im_path)
+                im = cv2.imread(im_path)
+                datas.append(im)
+
+        if self.images is not None:
+            datas = self.images
+        
+        # 返回数据列表
+        return datas
+
+    # 数据预处理函数
+    def preprocess(self):
+        input_datas = []
+
+        # 数据预处理
+        for i, img in enumerate(self.datas):
+            # 图像缩放
+            img = cv2.resize(img, (256, 256))
+
+            # 归一化
+            img = (img.astype('float32')/255.0 - 0.5) / 0.5
+
+            # 转置
+            img = img.transpose((2, 0, 1))
+
+            # 增加维度
+            img = np.expand_dims(img, axis=0)
+
+            # 加入输入数据列表
+            input_datas.append(img)
+
+        # 数据按batch_size切分
+        input_datas = np.concatenate(input_datas, 0)
+        split_num = len(self.datas)//self.batch_size+1 if len(self.datas)%self.batch_size!=0 else len(self.datas)//self.batch_size
+        input_datas = np.array_split(input_datas, split_num)   
+
+        # 返回预处理完成的数据
+        return input_datas
+
+    def postprocess(self, outputs, visualization):
+        results = []
+
+        for im_id, output in enumerate(outputs):
+            # 图像后处理
+            img = (output * 0.5 + 0.5) * 255.
+
+            # 限幅
+            img = np.clip(img, 0, 255).astype(np.uint8)
+
+            # 转置
+            img = img.transpose((1, 2, 0))
+
+            # 可视化
+            if visualization:
+                # 检查输出目录
+                check_dir(self.output_dir)
+
+                # 写入输出图片
+                cv2.imwrite(os.path.join(self.output_dir, '%d_%d.jpg' % (im_id, time.time())), img)
+            
+            results.append(img)
+
+        # 返回结果
+        return results
\ No newline at end of file

hub_module/modules/image/style_transfer/UGATIT_83w/README.md

+## 模型概述
+UGATIT 图像风格转换模型
+
+模型可将输入的人脸图像转换成动漫风格
+
+模型权重来自UGATIT-Paddle开源项目
+
+模型所使用的权重为genA2B_0835000
+
+模型详情请参考[UGATIT-Paddle开源项目](https://github.com/miraiwk/UGATIT-paddle)
+
+## 模型安装
+
+```shell
+$hub install UGATIT_83w
+```
+
+
+## API 说明
+
+```python
+def style_transfer(
+    self,
+    images=None,
+    paths=None,
+    batch_size=1,
+    output_dir='output',
+    visualization=False
+)
+```
+
+风格转换API，将输入的人脸图像转换成动漫风格。
+
+转换效果图如下：
+
+![输入图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/d130fabd8bd34e53b2f942b3766eb6bbd3c19c0676d04abfbd5cc4b83b66f8b6)
+![输出图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/78653331ee2d472b81ff5bbccd6a904a80d2c5208f9c42c789b4f09a1ef46332)
+
+**参数**
+
+* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，默认为 None；
+* paths (list\[str\]): 图片的路径，默认为 None；
+* batch\_size (int): batch 的大小，默认设为 1；
+* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件，默认设为 False；
+* output\_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 output。
+
+
+**返回**
+
+* res (list\[numpy.ndarray\]): 输出图像数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]。
+
+
+## 预测代码示例
+
+```python
+import cv2
+import paddlehub as hub
+
+# 模型加载
+# use_gpu：是否使用GPU进行预测
+model = hub.Module('UGATIT_83w', use_gpu=False)
+
+# 模型预测
+result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
+
+# or
+# result = model.style_transfer(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
+```
+
+## 服务部署
+
+PaddleHub Serving可以部署一个在线图像风格转换服务。
+
+## 第一步：启动PaddleHub Serving
+
+运行启动命令：
+```shell
+$ hub serving start -m UGATIT_w83
+```
+
+这样就完成了一个图像风格转换的在线服务API的部署，默认端口号为8866。
+
+**NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
+
+## 第二步：发送预测请求
+
+配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
+
+```python
+import requests
+import json
+import cv2
+import base64
+
+
+def cv2_to_base64(image):
+    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
+    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
+
+
+# 发送HTTP请求
+data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
+headers = {"Content-type": "application/json"}
+url = "http://127.0.0.1:8866/predict/UGATIT_w83"
+r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
+
+# 打印预测结果
+print(r.json()["results"])
+```
+
+
+## 模型相关信息
+
+### 模型代码
+
+https://github.com/miraiwk/UGATIT-paddle
+
+### 依赖
+
+paddlepaddle >= 1.8.0
+
+paddlehub >= 1.8.0
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hub_module/modules/image/style_transfer/UGATIT_83w/model.py

+import os
+import numpy as np
+
+from paddle.fluid.core import AnalysisConfig, create_paddle_predictor
+
+__all__ = ['Model']
+
+class Model():
+    # 初始化函数
+    def __init__(self, modelpath, use_gpu):
+        # 加载模型预测器
+        self.predictor = self.load_model(modelpath, use_gpu)
+
+        # 获取模型的输入输出
+        self.input_names = self.predictor.get_input_names()
+        self.output_names = self.predictor.get_output_names()
+        self.input_tensor = self.predictor.get_input_tensor(self.input_names[0])
+        self.output_tensor = self.predictor.get_output_tensor(self.output_names[0])
+
+    # 模型加载函数
+    def load_model(self, modelpath, use_gpu):
+        # 对运行位置进行配置
+        if use_gpu:
+            try:
+                places = os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]
+                places = int(places[0])
+            except Exception as e:
+                print('Error: %s. Please set the environment variables "CUDA_VISIBLE_DEVICES".' % e)
+                use_gpu = False
+
+        # 加载模型参数
+        config = AnalysisConfig(modelpath)
+
+        # 设置参数
+        if use_gpu:   
+            config.enable_use_gpu(100, places)
+        else:
+            config.disable_gpu()
+        config.disable_glog_info()
+        config.switch_ir_optim(True)
+        config.enable_memory_optim()
+        config.switch_use_feed_fetch_ops(False)
+        config.switch_specify_input_names(True)
+        
+        # 通过参数加载模型预测器
+        predictor = create_paddle_predictor(config)
+        
+        # 返回预测器
+        return predictor
+
+    # 模型预测函数
+    def predict(self, input_datas):
+        outputs = []
+
+        # 遍历输入数据进行预测
+        for input_data in input_datas:
+            inputs = input_data.copy()
+            self.input_tensor.copy_from_cpu(inputs)
+            self.predictor.zero_copy_run()
+            output = self.output_tensor.copy_to_cpu()
+            outputs.append(output)
+        
+        # 预测结果合并
+        outputs = np.concatenate(outputs, 0)
+
+        # 返回预测结果
+        return outputs
\ No newline at end of file

hub_module/modules/image/style_transfer/UGATIT_83w/module.py

+import os
+
+from paddlehub import Module
+from paddlehub.module.module import moduleinfo, serving
+
+from UGATIT_83w.model import Model
+from UGATIT_83w.processor import base64_to_cv2, cv2_to_base64, Processor
+
+@moduleinfo(
+    name="UGATIT_83w", # 模型名称
+    type="CV/style_transfer", # 模型类型
+    author="jm12138", # 作者名称
+    author_email="jm12138@qq.com", # 作者邮箱
+    summary="UGATIT", # 模型介绍
+    version="1.0.0" # 版本号
+)
+class UGATIT_83w(Module):
+    # 初始化函数
+    def _initialize(self, use_gpu=False):
+        # 设置模型路径
+        self.model_path = os.path.join(self.directory, "UGATIT_83w")
+
+        # 加载模型
+        self.model = Model(self.model_path, use_gpu)     
+    
+    # 关键点检测函数
+    def style_transfer(
+        self,
+        images=None,
+        paths=None,
+        batch_size=1,
+        output_dir='output',
+        visualization=False
+    ):
+        # 加载数据处理器
+        processor = Processor(
+            images, 
+            paths, 
+            output_dir,
+            batch_size
+        )
+        
+        # 模型预测
+        outputs = self.model.predict(processor.input_datas)
+        
+
+        # 结果后处理
+        results = processor.postprocess(outputs, visualization)
+
+        # 返回结果
+        return results
+
+    # Hub Serving
+    @serving
+    def serving_method(self, images, **kwargs):
+        # 获取输入数据
+        images_decode = [base64_to_cv2(image) for image in images]
+
+        # 图片风格转换
+        results = self.style_transfer(images_decode, **kwargs)
+
+        # 对输出图片进行编码
+        encodes = []
+        for result in results:
+            encode = cv2_to_base64(result)
+            encodes.append(encode)
+            
+        # 返回结果
+        return encodes
\ No newline at end of file

hub_module/modules/image/style_transfer/UGATIT_83w/processor.py

+import os
+import cv2 
+import time
+import base64
+import numpy as np
+
+__all__ = ['base64_to_cv2', 'cv2_to_base64', 'Processor']
+
+def check_dir(dir_path):
+    # 目录检查函数
+    if not os.path.exists(dir_path):
+        os.makedirs(dir_path)
+    elif os.path.isfile(dir_path):
+        os.remove(dir_path)
+        os.makedirs(dir_path)
+
+def base64_to_cv2(b64str):
+    # base64转cv2函数
+    data = base64.b64decode(b64str.encode('utf8'))
+    data = np.frombuffer(data, np.uint8)
+    data = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR)
+    return data
+
+def cv2_to_base64(image):
+    # cv2转base64函数
+    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
+    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
+
+class Processor():
+    # 初始化函数
+    def __init__(
+        self, 
+        images=None, 
+        paths=None, 
+        output_dir='output',
+        batch_size=1
+    ):
+        # 变量设置
+        self.images = images
+        self.paths = paths
+        self.output_dir = output_dir
+        self.batch_size = batch_size
+
+        # 获取原始输入数据
+        self.datas = self.load_datas()
+
+        # 对原始输入数据进行预处理
+        self.input_datas = self.preprocess()
+
+    # 读取数据函数
+    def load_datas(self):
+        datas = []
+
+        # 读取数据列表
+        if self.paths is not None:
+            for im_path in self.paths:
+                assert os.path.isfile(im_path), "The {} isn't a valid file path.".format(im_path)
+                im = cv2.imread(im_path)
+                datas.append(im)
+
+        if self.images is not None:
+            datas = self.images
+        
+        # 返回数据列表
+        return datas
+
+    # 数据预处理函数
+    def preprocess(self):
+        input_datas = []
+
+        # 数据预处理
+        for i, img in enumerate(self.datas):
+            # 图像缩放
+            img = cv2.resize(img, (256, 256))
+
+            # 归一化
+            img = (img.astype('float32')/255.0 - 0.5) / 0.5
+
+            # 转置
+            img = img.transpose((2, 0, 1))
+
+            # 增加维度
+            img = np.expand_dims(img, axis=0)
+
+            # 加入输入数据列表
+            input_datas.append(img)
+
+        # 数据按batch_size切分
+        input_datas = np.concatenate(input_datas, 0)
+        split_num = len(self.datas)//self.batch_size+1 if len(self.datas)%self.batch_size!=0 else len(self.datas)//self.batch_size
+        input_datas = np.array_split(input_datas, split_num)   
+
+        # 返回预处理完成的数据
+        return input_datas
+
+    def postprocess(self, outputs, visualization):
+        results = []
+
+        for im_id, output in enumerate(outputs):
+            # 图像后处理
+            img = (output * 0.5 + 0.5) * 255.
+
+            # 限幅
+            img = np.clip(img, 0, 255).astype(np.uint8)
+
+            # 转置
+            img = img.transpose((1, 2, 0))
+
+            # 可视化
+            if visualization:
+                # 检查输出目录
+                check_dir(self.output_dir)
+
+                # 写入输出图片
+                cv2.imwrite(os.path.join(self.output_dir, '%d_%d.jpg' % (im_id, time.time())), img)
+            
+            results.append(img)
+
+        # 返回结果
+        return results
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hub_module/modules/image/style_transfer/UGATIT_92w/README.md

+## 模型概述
+UGATIT 图像风格转换模型
+
+模型可将输入的人脸图像转换成动漫风格
+
+模型权重来自UGATIT-Paddle开源项目
+
+模型所使用的权重为genA2B_0924000
+
+模型详情请参考[UGATIT-Paddle开源项目](https://github.com/miraiwk/UGATIT-paddle)
+
+## 模型安装
+
+```shell
+$hub install UGATIT_92w
+```
+
+
+## API 说明
+
+```python
+def style_transfer(
+    self,
+    images=None,
+    paths=None,
+    batch_size=1,
+    output_dir='output',
+    visualization=False
+)
+```
+
+风格转换API，将输入的人脸图像转换成动漫风格。
+
+转换效果图如下：
+
+![输入图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/d130fabd8bd34e53b2f942b3766eb6bbd3c19c0676d04abfbd5cc4b83b66f8b6)
+![输出图像](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/b7305162ff6345e9b04507a196ebe854907b446936934844be8aae4b0297db18)
+
+**参数**
+
+* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，默认为 None；
+* paths (list\[str\]): 图片的路径，默认为 None；
+* batch\_size (int): batch 的大小，默认设为 1；
+* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件，默认设为 False；
+* output\_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 output。
+
+
+**返回**
+
+* res (list\[numpy.ndarray\]): 输出图像数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]。
+
+
+## 预测代码示例
+
+```python
+import cv2
+import paddlehub as hub
+
+# 模型加载
+# use_gpu：是否使用GPU进行预测
+model = hub.Module('UGATIT_92w', use_gpu=False)
+
+# 模型预测
+result = model.style_transfer(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
+
+# or
+# result = model.style_transfer(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
+```
+
+## 服务部署
+
+PaddleHub Serving可以部署一个在线图像风格转换服务。
+
+## 第一步：启动PaddleHub Serving
+
+运行启动命令：
+```shell
+$ hub serving start -m UGATIT_92w
+```
+
+这样就完成了一个图像风格转换的在线服务API的部署，默认端口号为8866。
+
+**NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。
+
+## 第二步：发送预测请求
+
+配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果
+
+```python
+import requests
+import json
+import cv2
+import base64
+
+
+def cv2_to_base64(image):
+    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
+    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
+
+
+# 发送HTTP请求
+data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
+headers = {"Content-type": "application/json"}
+url = "http://127.0.0.1:8866/predict/UGATIT_92w"
+r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
+
+# 打印预测结果
+print(r.json()["results"])
+```
+
+
+## 模型相关信息
+
+### 模型代码
+
+https://github.com/miraiwk/UGATIT-paddle
+
+### 依赖
+
+paddlepaddle >= 1.8.0
+
+paddlehub >= 1.8.0
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hub_module/modules/image/style_transfer/UGATIT_92w/model.py

+import os
+import numpy as np
+
+from paddle.fluid.core import AnalysisConfig, create_paddle_predictor
+
+__all__ = ['Model']
+
+class Model():
+    # 初始化函数
+    def __init__(self, modelpath, use_gpu):
+        # 加载模型预测器
+        self.predictor = self.load_model(modelpath, use_gpu)
+
+        # 获取模型的输入输出
+        self.input_names = self.predictor.get_input_names()
+        self.output_names = self.predictor.get_output_names()
+        self.input_tensor = self.predictor.get_input_tensor(self.input_names[0])
+        self.output_tensor = self.predictor.get_output_tensor(self.output_names[0])
+
+    # 模型加载函数
+    def load_model(self, modelpath, use_gpu):
+        # 对运行位置进行配置
+        if use_gpu:
+            try:
+                places = os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]
+                places = int(places[0])
+            except Exception as e:
+                print('Error: %s. Please set the environment variables "CUDA_VISIBLE_DEVICES".' % e)
+                use_gpu = False
+
+        # 加载模型参数
+        config = AnalysisConfig(modelpath)
+
+        # 设置参数
+        if use_gpu:   
+            config.enable_use_gpu(100, places)
+        else:
+            config.disable_gpu()
+        config.disable_glog_info()
+        config.switch_ir_optim(True)
+        config.enable_memory_optim()
+        config.switch_use_feed_fetch_ops(False)
+        config.switch_specify_input_names(True)
+        
+        # 通过参数加载模型预测器
+        predictor = create_paddle_predictor(config)
+        
+        # 返回预测器
+        return predictor
+
+    # 模型预测函数
+    def predict(self, input_datas):
+        outputs = []
+
+        # 遍历输入数据进行预测
+        for input_data in input_datas:
+            inputs = input_data.copy()
+            self.input_tensor.copy_from_cpu(inputs)
+            self.predictor.zero_copy_run()
+            output = self.output_tensor.copy_to_cpu()
+            outputs.append(output)
+        
+        # 预测结果合并
+        outputs = np.concatenate(outputs, 0)
+
+        # 返回预测结果
+        return outputs
\ No newline at end of file

hub_module/modules/image/style_transfer/UGATIT_92w/module.py

+import os
+
+from paddlehub import Module
+from paddlehub.module.module import moduleinfo, serving
+
+from UGATIT_92w.model import Model
+from UGATIT_92w.processor import base64_to_cv2, cv2_to_base64, Processor
+
+@moduleinfo(
+    name="UGATIT_92w", # 模型名称
+    type="CV/style_transfer", # 模型类型
+    author="jm12138", # 作者名称
+    author_email="jm12138@qq.com", # 作者邮箱
+    summary="UGATIT_92w", # 模型介绍
+    version="1.0.0" # 版本号
+)
+class UGATIT_92w(Module):
+    # 初始化函数
+    def _initialize(self, use_gpu=False):
+        # 设置模型路径
+        self.model_path = os.path.join(self.directory, "UGATIT_92w")
+
+        # 加载模型
+        self.model = Model(self.model_path, use_gpu)     
+    
+    # 关键点检测函数
+    def style_transfer(
+        self,
+        images=None,
+        paths=None,
+        batch_size=1,
+        output_dir='output',
+        visualization=False
+    ):
+        # 加载数据处理器
+        processor = Processor(
+            images, 
+            paths, 
+            output_dir,
+            batch_size
+        )
+        
+        # 模型预测
+        outputs = self.model.predict(processor.input_datas)
+        
+
+        # 结果后处理
+        results = processor.postprocess(outputs, visualization)
+
+        # 返回结果
+        return results
+
+    # Hub Serving
+    @serving
+    def serving_method(self, images, **kwargs):
+        # 获取输入数据
+        images_decode = [base64_to_cv2(image) for image in images]
+
+        # 图片风格转换
+        results = self.style_transfer(images_decode, **kwargs)
+
+        # 对输出图片进行编码
+        encodes = []
+        for result in results:
+            encode = cv2_to_base64(result)
+            encodes.append(encode)
+            
+        # 返回结果
+        return encodes
\ No newline at end of file

hub_module/modules/image/style_transfer/UGATIT_92w/processor.py

+import os
+import cv2 
+import time
+import base64
+import numpy as np
+
+__all__ = ['base64_to_cv2', 'cv2_to_base64', 'Processor']
+
+def check_dir(dir_path):
+    # 目录检查函数
+    if not os.path.exists(dir_path):
+        os.makedirs(dir_path)
+    elif os.path.isfile(dir_path):
+        os.remove(dir_path)
+        os.makedirs(dir_path)
+
+def base64_to_cv2(b64str):
+    # base64转cv2函数
+    data = base64.b64decode(b64str.encode('utf8'))
+    data = np.frombuffer(data, np.uint8)
+    data = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR)
+    return data
+
+def cv2_to_base64(image):
+    # cv2转base64函数
+    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
+    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
+
+class Processor():
+    # 初始化函数
+    def __init__(
+        self, 
+        images=None, 
+        paths=None, 
+        output_dir='output',
+        batch_size=1
+    ):
+        # 变量设置
+        self.images = images
+        self.paths = paths
+        self.output_dir = output_dir
+        self.batch_size = batch_size
+
+        # 获取原始输入数据
+        self.datas = self.load_datas()
+
+        # 对原始输入数据进行预处理
+        self.input_datas = self.preprocess()
+
+    # 读取数据函数
+    def load_datas(self):
+        datas = []
+
+        # 读取数据列表
+        if self.paths is not None:
+            for im_path in self.paths:
+                assert os.path.isfile(im_path), "The {} isn't a valid file path.".format(im_path)
+                im = cv2.imread(im_path)
+                datas.append(im)
+
+        if self.images is not None:
+            datas = self.images
+        
+        # 返回数据列表
+        return datas
+
+    # 数据预处理函数
+    def preprocess(self):
+        input_datas = []
+
+        # 数据预处理
+        for i, img in enumerate(self.datas):
+            # 图像缩放
+            img = cv2.resize(img, (256, 256))
+
+            # 归一化
+            img = (img.astype('float32')/255.0 - 0.5) / 0.5
+
+            # 转置
+            img = img.transpose((2, 0, 1))
+
+            # 增加维度
+            img = np.expand_dims(img, axis=0)
+
+            # 加入输入数据列表
+            input_datas.append(img)
+
+        # 数据按batch_size切分
+        input_datas = np.concatenate(input_datas, 0)
+        split_num = len(self.datas)//self.batch_size+1 if len(self.datas)%self.batch_size!=0 else len(self.datas)//self.batch_size
+        input_datas = np.array_split(input_datas, split_num)   
+
+        # 返回预处理完成的数据
+        return input_datas
+
+    def postprocess(self, outputs, visualization):
+        results = []
+
+        for im_id, output in enumerate(outputs):
+            # 图像后处理
+            img = (output * 0.5 + 0.5) * 255.
+
+            # 限幅
+            img = np.clip(img, 0, 255).astype(np.uint8)
+
+            # 转置
+            img = img.transpose((1, 2, 0))
+
+            # 可视化
+            if visualization:
+                # 检查输出目录
+                check_dir(self.output_dir)
+
+                # 写入输出图片
+                cv2.imwrite(os.path.join(self.output_dir, '%d_%d.jpg' % (im_id, time.time())), img)
+            
+            results.append(img)
+
+        # 返回结果
+        return results
\ No newline at end of file