J'ai essayé AnimeGAN, qui convertit les plans en direct en style anime.
Cloner AnimeGAN.
Créez un environnement pour animegan.
$ conda create -n animegan python=3.6
$ conda activate animegan
$ pip install tensorflow-gpu==1.8.0
$ pip install tqdm
$ pip install scipy
$ pip install opencv-python
$ cd AnimeGAN-master
Placez dataset dans AnimeGAN-master.
Copiez le contenu de Haoyao-style vers le point de contrôle \ AnimeGAN_Hayao_lsgan_300_300_1_3_10
Installez CUDA 9.0.
Copiez C: \ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v9.0 \ bin \ cudart64_90.dll dans AnimeGAN-master.
Si vous faites ce qui suit
$ python test.py --checkpoint_dir checkpoint/AnimeGAN_Hayao_lsgan_300_300_1_3_10 --test_dir dataset/test/real --style_name H
J'ai une erreur.
return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
ImportError: le chargement de la DLL a échoué: le module spécifié est introuvable.
vc_redist.x64.exe en vous reportant à Installation de tensorflow sur windows10 (pour des erreurs spécifiques) -jp / help / 2977003 / the-latest-supported-visual-c-downloads) sera installé.
~~ Mettez vgg19.npy dans vgg19_weight ~~
Quand je l'ai exécuté, j'ai de nouveau une erreur.
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Blas SGEMM launch failed : m=36864, n=128, k=64
Spécifiez GPU1 en vous reportant à Que faire si «Blas GEMM launch failed» apparaît dans TensorFlow. J'avais besoin de.
Remplacez os.environ ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" par "1" sur la 9ème ligne de test.py et exécutez.
======================End of Report==========================
FLOPs: 7937325
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 22/22 [01:24<00:00, 3.84s/it]
test-time: 84.46189665794373 s
one image test time : 3.839177120815624 s
Il a fallu 3,84 secondes par feuille!
before Il y a une image d'entrée dans le dossier dataset / test / real.
after La sortie est dans résultats \ H.
Je vous remercie pour votre travail acharné.