Il existe une conversion de style qui apprend le style de peinture avec l'IA et convertit les photos réellement prises. Récemment, il est devenu une application, mais cette fois, nous allons réellement exécuter python et effectuer la conversion. ... mais je ne peux pas le faire moi-même, alors je vais obtenir la source du git de mes ancêtres.
Cette fois, nous allons exécuter la conversion de style de fast-neural-style-keras. Vous pouvez utiliser fast-neural-style-keras ici en exécutant la commande décrite dans comment utiliser, mais actuellement (2020) cela ne fonctionne pas bien en raison de la mise à jour de la version de la bibliothèque. Ce code a été posté sur git en 2017! Le progrès des temps et la bibliothèque est rapide, n'est-ce pas?
Quand j'ai enquêté, [Bogues apparus avant de déplacer la conversion de style](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) a résumé les corrections, j'ai donc fait les corrections en fonction de cet article, mais il semble que certaines bibliothèques aient été mises à jour davantage, j'ai donc pris note des corrections de code et de la version de la bibliothèque utilisée. Il est résumé ci-dessous.
python 3.7.9 tensorflow 1.13.1 Keras 2.2.3 imageio 2.9.0 scipy 1.2.0
Pour des méthodes telles que git clone [Bogues apparus avant le déplacement de la conversion de style](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 )Veuillez confirmer. Dans mon article, je n'écrirai que les corrections de code minimales.
VGG16.py
#Avant correction
from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions, preprocess_input, _obtain_input_shape
#modifié
from keras_applications.imagenet_utils import decode_predictions, preprocess_input, _obtain_input_shape
#Ligne 87
#Avant correction
include_top=include_top
#modifié
require_flatten=include_top
transform.py
#importation ajoutée
import imageio
#Ligne 107
#Avant correction
imsave('%s_output.png' % output_file, y)
#modifié
imageio.imwrite(output_file+'/'+style+'img_saved.jpg', y.astype(np.uint8))
Placez le fichier image [test.jpg] que vous souhaitez convertir directement dans le dossier fast-neural-style-keras \ images. Créez un dossier de sortie de résultat [sortie] directement sous fast-neural-style-keras . Exécutez la commande suivante. Cette fois, j'ai sélectionné les 36 vues de Tomitake (stayle wave_crop).
python transform.py -i images/test.jpg -s wave_crop -b 0.1 -o output
J'ai converti l'image d'un chat de matière libre. Veuillez essayer. Veuillez demander s'il y a un problème tel que ne fonctionne pas. Nous ferons de notre mieux pour vous accueillir. Si vous pouvez le convertir en toute sécurité, veuillez LGTM lol
Recommended Posts