نقل أسلوب الأنمي AnimeGANv2، تم إصداره عبر الإنترنت قيد التشغيل التجريبي

أصدر AnimeGANv2 مؤخرًا تحديثًا تم تطويره بواسطة المساهمين في المجتمع.تم تنفيذ عرض توضيحي يمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال Gradio وتم نشره على huggingface.

وصول https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2

يمكنك تحقيق تأثير معالجة AnimeGANv2 بسهولة عبر الإنترنت (يدعم معالجة الصور الثابتة فقط).

AnimeGAN: جميع الأجسام ثلاثية الأبعاد تصبح ثنائية الأبعاد

AnimeGAN هو تحسين يعتمد على CartoonGAN، ويقترح بنية مولد أخف وزناً. في عام 2019، تم إطلاق AnimeGAN لأول مرة كمصدر مفتوح وأثار مناقشات ساخنة بنتائجه غير العادية.

الأوراق في وقت الإصدار الأولي "AnimeGAN: شبكة GAN جديدة وخفيفة الوزن للرسوم المتحركة"كما تم اقتراح ثلاث وظائف خسارة جديدة في هذه الورقة لتحسين التأثيرات البصرية للأنيمي.

وظائف الخسارة الثلاث هي:فقدان نمط التدرج الرمادي، وفقدان التدرج الرمادي المعادي، وفقدان إعادة بناء اللون.

تم إصدار AnimeGANv2 في سبتمبر الماضي، وقام بتحسين النموذج وحل بعض المشاكل في الإصدار الأولي من AnimeGAN.

في الإصدار 2، تمت إضافة مجموعات بيانات تدريبية جديدة لأنماط القصص المصورة لثلاثة رسامين كاريكاتيريين، ماكوتو شينكاي، وهاياو ميازاكي، وساتوشي كون.

إذا أخذنا ماسك كمثال، فإن تأثير الجيل الأول من AnimeGAN كان مذهلاً بالفعل، لكنه كان عادلاً ومريضًا للغاية، مثل عضو في فرقة موسيقية كورية. بالمقارنة، فإن الإصدار 2 أكثر طبيعية وأكثر توافقًا مع المزاج الحقيقي.

أبرز ما يميز تحديث AnimeGANv2:

- تم حل مشكلة التحف ذات التردد العالي في الصور المولدة؛

- الإصدار v2 أسهل في التدريب ويمكنه تحقيق النتائج الموضحة في الورقة بشكل مباشر؛

- تقليل عدد معلمات شبكة المولدات بشكل أكبر. (حجم المولد 8.17 ميجا بايت)؛

- إضافة المزيد من بيانات الصور عالية الجودة.

معلومات المشروع

متطلبات تكوين بيئة إصدار TensorFlow 

• بايثون 3.6
• وحدة معالجة الرسومات tensorflow
  • tensorflow-gpu 1.8.0 (ubuntu، GPU 1080Ti أو Titan xp، cuda 9.0، cudnn 7.1.3)
  • tensorflow-gpu 1.15.0 (أوبونتو، وحدة معالجة الرسومات 2080Ti، cuda 10.0.130، cudnn 7.6.0)
• أوبن سي في
• tqdm
• نامبي
• الكرة الأرضية
• تحليل arg

تنفيذ PyTorch 

تحويل الوزن

git clone https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2
python convert_weights.py

الاستدلال

python test.py --input_dir [image_folder_path] --device [cpu/cuda]

كولاب داخل الجدار

مشروع جيثب
https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2

العرض التوضيحي عبر الإنترنت
https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2

كولاب داخل الجدار

https://openbayes.com/console/open-tutorials/containers/pROHrRgKItf