Pix2Pix中文版ios客戶端是目前最火爆的繪圖軟件,已經(jīng)被很多網(wǎng)友玩壞了,不管你會不會畫畫,只要你發(fā)揮自己的想象就可以生成精美的抽象圖片,喜歡的 朋友趕快來下載吧!
《pix2pix 》這是一款最近風(fēng)靡全球的繪圖軟件,這款軟件可以說是已經(jīng)被歪果仁玩壞了的節(jié)奏,不過依舊還是非常有樂趣的。它支持將在線手繪出的簡筆畫轉(zhuǎn)化為真實(shí)的貓咪、鞋、包包等圖片,不管你畫成什么樣都能幫你快速轉(zhuǎn)化,大家可以發(fā)揮自己的想象力,畫出讓人不忍直視的內(nèi)容。旨在允許任何類型的圖像變換的應(yīng)用程序無關(guān)的訓(xùn)練。所需要的是包含圖像對A和B的數(shù)據(jù)集,并且可以訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)以變換到任一方向。可能的應(yīng)用包括著色,分割,線圖畫到圖像,映射到衛(wèi)星視圖,風(fēng)格化等。操作在兩個方向上工作,因此通過正確訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò),可以從地圖或從彩色分割的建筑立面生成合理的衛(wèi)星視圖。
1.立面(facades)
在建筑立面數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練有標(biāo)簽的建筑立面。它似乎不知道如何處理一個大的空白區(qū)域,但如果放上足夠的窗口,那么結(jié)果往往合理。繪制“墻”顏色矩形來擦除東西。
2.邊緣轉(zhuǎn)換成貓咪(edges2cats)
在約2k 存儲貓照片和從那些照片自動生成的邊緣之上訓(xùn)練。生成了彩色貓對象和一些帶有噩夢的臉。我所見過的最好的一個是貓貓。
一些圖片看起來特別蠕動,因?yàn)閷游锉孀R產(chǎn)生誤判,特別是在眼睛周圍。自動檢測的邊緣在很多情況下不是很好,沒有檢測到貓的眼睛,使得訓(xùn)練圖像翻譯模型效果更差。
3.邊緣轉(zhuǎn)換成鞋(edges2shoes)
在從Zappos收集的〜50k鞋子圖片以及從那些圖片自動生成的邊緣的數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練之后。如果你真的擅長繪制鞋子的邊緣,可以嘗試產(chǎn)生一些新的設(shè)計(jì)。請記住,因?yàn)槭窃谡鎸?shí)的對象上進(jìn)行訓(xùn)練,所以如果你可以繪制更多的3D物體,所以似乎工作得更好。
4.邊緣轉(zhuǎn)換成手袋(edges2handbags)
和前面類似,在從亞馬遜收集的〜137k手袋圖片及從那些照片自動生成邊緣數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練。如果你在這里畫一個鞋而不是手提包,你會得到一只非常奇怪的紋理鞋。
16過濾器:
- P濾鏡,你喜愛的肖像
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超過100字的字體:
- 感覺 - 只需提供您目前的感受用一個詞。
- 氣候 - 你可以根據(jù)不同的環(huán)境不同的鏡頭,和季節(jié)。對不對?
- 現(xiàn)在和這里 - 我們永遠(yuǎn)愛分享這個時刻,這個地方我們呼吸急促。
- 什么 - 還有其他事情要加上你的照片。
使用pix2pix-tensorflow的pix2pix.py腳本訓(xùn)練和導(dǎo)出模型。交互式演示是使用Canvas API 以 Javascript 編寫的,并與通過Tensorflow運(yùn)行圖像的后端服務(wù)器通信。后端服務(wù)器可以運(yùn)行Tensorflow本身,或者將請求轉(zhuǎn)發(fā)到由Google運(yùn)行的托管Tensorflow服務(wù)的Cloud ML 上。
預(yù)訓(xùn)練模型在GitHub上的數(shù)據(jù)集部分提供。所有的發(fā)布與原來的pix2pix實(shí)現(xiàn)應(yīng)該都是可用的。模型可以使用pix2pix.py腳本從預(yù)訓(xùn)練的模型中導(dǎo)出,導(dǎo)出的模型從GitHub上的服務(wù)器README鏈接過來的。
貓照片的邊緣是使用整體嵌套邊緣檢測(Holistically-Nested EdgeDetection)生成的,并且將功能添加到process.py腳本中,并將依賴項(xiàng)添加到Docker鏡像中。
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