DCT-Net: Ein Open-Source-Tool zur Umwandlung von Fotos und Videos in stilisierte Anime

Allgemeine Einführung

DCT-Net ist ein Open-Source-Projekt, das von der DAMO Academy und dem Wang Xuan Institute of Computer Technology der Universität Peking entwickelt wurde und die stilisierte Umwandlung von Bildern für Animationen zum Ziel hat. Das Projekt nutzt Deep-Learning-Techniken, um natürliche Fotos nahtlos in verschiedene Kunststile wie Animation, 3D, handgemalte Bilder, Skizzen usw. umzuwandeln, indem es Domain-Calibrated Translation einsetzt. DCT-Net bietet eine Vielzahl von Pre-Trainingsmodellen und unterstützt das Training von maßgeschneiderten Stildaten, die für die persönliche Unterhaltung, kreatives Design sowie die Film- und Spieleindustrie geeignet sind. Film- und Spieleindustrie.

Funktionsliste

• Bietet eine große Auswahl an vortrainierten Modellen, die ein breites Spektrum an künstlerischen Stilen abdecken
• Unterstützung für Training mit benutzerdefinierten Stildaten
• Online-Testversion, keine Konfiguration der lokalen Umgebung erforderlich
• Effiziente Leistung, die sowohl CPU- als auch GPU-Umgebungen unterstützt
• Stilkonvertierung für Bilder und Videos

Hilfe verwenden

Installation und Konfiguration

1. Installation von Abhängigkeiten: Zuerst müssen Sie das Programm modelscope Bibliothek, die mit dem folgenden Befehl installiert werden kann:

   Pip-Installation "modelscope[cv]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html
   

2. Download des vortrainierten ModellsBeim ersten Durchlauf des Codes lädt das Modell automatisch die Pre-Training-Datei herunter.

Bildstil-Konvertierung

1. Definition des ModellsDefinition von fünf Arten von Gesichtern, die durch das DCT-Net-Modell umgewandelt werden sollen:

   model_dict = {
       "Anime": "damo/cv_unet_person-image-cartoon_compound-models",
       "3d": "damo/cv_unet_person-image-cartoon-3d_compound-models",
       "handgezeichnet": "damo/cv_unet_person-image-cartoon-handdrawn_compound-models",
       "Skizze": "damo/cv_unet_person-image-cartoon-sketch_compound-models",
       "Kunst": "damo/cv_unet_person-image-cartoon-artstyle_compound-models"
   }
   

2. Bilder laden und konvertieren::

   importieren os
   importieren cv2
   von IPython.Anzeige importieren Bild, Anzeige, clear_output
   von modelscope.pipelines importieren Pipeline
   von modelscope.utils.constant importieren Aufgaben
   von modelscope.outputs importieren OutputKeys
   
   Stil = "Anime"  # Optional "anime", "3d", "handgezeichnet", "Skizze", "Kunst"
   Dateiname = "4.jpg"
   img_path = Bild/' + Dateiname
   
   
   
   img_anime = pipeline(Tasks.image_portrait_stylisation, model=model_dict["Anime"])
   Ergebnis = img_anime(img_path)
   
   save_name = bild/images/' + os.path.splitext(filename)[0] + '_' + Stil + '.jpg'
   cv2.imwrite(save_name, Ergebnis[OutputKeys.OUTPUT_IMG])
   clear_output()
   display(Bild(save_name))
   

Video-Stil-Konvertierung

1. Videobilder extrahieren::

   Video = sample_video.mp4'
   video_file = 'Film/' + Video
   image_dir = 'film/images/'
   
   vc = cv2.VideoCapture(video_file)
   i = 0
   wenn vc.isOpened().
       rval, frame = vc.read()
       während rval.
           cv2.imwrite(image_dir + str(i) + '.jpg', Rahmen)
           i += 1
           rval, frame = vc.read()
   vc.release()
   

2. Konvertierung von VideobildernStilisieren Sie jedes Bild mit der gleichen Methode wie bei der Bildkonvertierung und fügen Sie die konvertierten Bilder zu einem Video zusammen.

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