AnimeGAN照片转化为动漫图

AnimeGAN 使用 GAN 框架将现实世界的照片转换为动漫图像。

以下是需要注意的事项：

1. 由于训练集中的真实照片都是风景照片，如果你想对以人物为主体的照片进行风格化，最好在训练集中添加至少 3000 张人物照片并重新训练，以获得新的模型。


2. 为了获得更好的人脸动画效果，在使用 2 张图片作为数据对进行训练时，建议照片中的人脸和动漫风格数据中的人脸在性别上尽可能保持一致。


3. 生成的风格化图片会受到风格数据整体亮度和色调的影响，所以尽量不要选择夜晚的动漫图片作为风格数据，需要对整体风格数据进行曝光补偿，以提升整个风格数据的明暗一致性。

AnimeGANv2，AnimeGAN 的改进版本已经发布。

依赖项

• python 3.7


• tensorflow-gpu 1.15.0 (ubuntu, GPU 2080Ti, cuda 10.0.130, cudnn 7.6.0)


• opencv


• tqdm


• numpy


• glob


• argparse

用法

推理

python test.py --checkpoint_dir checkpoint/generator_Hayao_weight --test_dir dataset/test/real --style_name H

将视频转换为动画

python video2anime.py --video video/input/お花見.mp4 --checkpoint_dir ./checkpoint/generator_Hayao_weight

训练

1. 下载 vgg19 或 Pretrained 模型

• vgg19.npy


• 预训练模型

2. 下载数据集

• 关联

3. edge_smooth

python edge_smooth.py --dataset Hayao --img_size 256

4.训练

python train.py --dataset Hayao --epoch 101 --init_epoch 5

5.提取生成器的权重

python get_generator_ckpt.py --checkpoint_dir ../checkpoint/AnimeGAN_Hayao_lsgan_300_300_1_1_10 --style_name Hayao