Aprendizagem pessoal com IA
e orientação prática

DCT-Net: uma ferramenta de código aberto para transpainting de fotos e vídeos para estilização de anime

Introdução geral

O DCT-Net é um projeto de código aberto desenvolvido pela DAMO Academy e pelo Instituto Wang Xuan de Tecnologia da Computação da Universidade de Pequim, com o objetivo de realizar a conversão estilizada de imagens para animação. O projeto usa técnicas de aprendizagem profunda para converter perfeitamente fotos naturais em vários estilos de arte, como animação, 3D, pintura à mão, esboços etc., usando a tradução calibrada por domínio. O DCT-Net fornece uma variedade de modelos de pré-treinamento e oferece suporte ao treinamento de dados de estilo personalizados, o que é adequado para entretenimento pessoal, design criativo, bem como para os setores de filmes e jogos. e para os setores de filmes e jogos.

DCT-Net: uma ferramenta de código aberto para transformar fotos e vídeos em anime estilizado-1

 

Lista de funções

  • Fornece uma grande variedade de modelos pré-treinados que abrangem uma grande variedade de estilos artísticos
  • Suporte para treinamento com dados de estilo personalizados
  • Avaliação on-line, sem necessidade de configuração do ambiente local
  • Desempenho eficiente, compatível com ambientes de CPU e GPU
  • Conversão de estilo para imagens e vídeos

 

Usando a Ajuda

Instalação e configuração

  1. Instalação de dependências: Primeiro, você precisa instalar o escopo do modelo que pode ser instalada com o seguinte comando:
    pip install "modelscope[cv]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html
    
  2. Download do modelo pré-treinadoNa primeira execução do código, o modelo baixa automaticamente o arquivo de pré-treinamento.

Conversão de estilo de imagem

  1. Definição do modeloDefinição de cinco tipos de estilos de rosto a serem convertidos pelo modelo DCT-Net:
    model_dict = {
        "anime": "damo/cv_unet_person-image-cartoon_compound-models",
        "3d": "damo/cv_unet_person-image-cartoon-3d_compound-models",
        "handdrawn" (desenhado à mão): "damo/cv_unet_person-image-cartoon-handdrawn_compound-models",
        "esboço": "damo/cv_unet_person-image-cartoon-sketch_compound-models",
        "arte": "damo/cv_unet_person-image-cartoon-artstyle_compound-models"
    }
    
  2. Carregar imagens e convertê-las::
    importação os
    importação cv2
    de IPython.display importação Imagem, exibição, clear_output
    de modelscope.pipelines importação tubulação
    de modelscope.utils.constant importação Tarefas
    de modelscope.outputs importação OutputKeys
    
    style = "anime"  # Opcional "anime", "3d", "handdrawn", "sketch", "art"
    nome do arquivo = "4.jpg"
    img_path = 'picture/' + nome do arquivo
    
    img_anime = pipeline(Tasks.image_portrait_stylisation, model=model_dict["anime"]) resultado = img_anime(img_path) save_name = 'picture/images/' + os.path.splitext(filename)[0] + '_' + estilo + '.jpg' cv2.imwrite(save_name, result[OutputKeys.OUTPUT_IMG]) clear_output() display(Image(save_name))

Conversão de estilo de vídeo

  1. Extrair quadros de vídeo::
    vídeo = 'sample_video.mp4'
    arquivo_de_vídeo = 'movie/' + vídeo
    image_dir = 'movie/images/'
    
    vc = cv2.VideoCapture(video_file)
    i = 0
    se vc.isOpened().
        rval, frame = vc.read()
        enquanto rval.
            cv2.imwrite(image_dir + str(i) + '.jpg', frame)
            i += 1
            rval, frame = vc.read()
    vc.release()
    
  2. Conversão de quadros de vídeoEstilo: estilize cada quadro usando o mesmo método utilizado para a conversão de imagens e, em seguida, mescle os quadros convertidos em um vídeo.

 

 

Download do instalador com um clique

Chefe do Círculo de Compartilhamento de IAEste conteúdo foi ocultado pelo autor. Digite o código de verificação para visualizar o conteúdo
Captcha:
Preste atenção ao número público do WeChat deste site, responda "CAPTCHA, um tipo de teste de desafio-resposta (computação)", obtenha o código de verificação. Pesquise no WeChat por "Chefe do Círculo de Compartilhamento de IA"ou"Aparência-AI"ou WeChat escaneando o lado direito do código QR pode prestar atenção a esse número público do WeChat do site.

Aprendizagem fácil com IA

O guia do leigo para começar a usar a IA

Ajuda você a aprender a utilizar as ferramentas de IA com baixo custo e a partir de uma base zero.A IA, assim como o software de escritório, é uma habilidade essencial para todos. Dominar a IA lhe dará uma vantagem em sua busca de emprego e metade do esforço em seu trabalho e estudos futuros.

Ver detalhes>
Não pode ser reproduzido sem permissão:Chefe do Círculo de Compartilhamento de IA " DCT-Net: uma ferramenta de código aberto para transpainting de fotos e vídeos para estilização de anime

Chefe do Círculo de Compartilhamento de IA

O Chief AI Sharing Circle se concentra no aprendizado de IA, fornecendo conteúdo abrangente de aprendizado de IA, ferramentas de IA e orientação prática. Nosso objetivo é ajudar os usuários a dominar a tecnologia de IA e explorar juntos o potencial ilimitado da IA por meio de conteúdo de alta qualidade e compartilhamento de experiências práticas. Seja você um iniciante em IA ou um especialista sênior, este é o lugar ideal para adquirir conhecimento, aprimorar suas habilidades e realizar inovações.

Entre em contato conosco
pt_BRPortuguês do Brasil