美文网首页
利用Python 自己动手制作动漫效果图片

利用Python 自己动手制作动漫效果图片

作者: 数据人阿多 | 来源:发表于2021-11-27 20:33 被阅读0次

    背景

    动漫效果的头像最近比较火,微信里面有大量的朋友都是使用这种风格的头像,在一些软件里面也慢慢开始集成该功能,在手机里面可以直接制作出动漫效果的图片

    这种风格的图片是怎么生成的呢,那就不得不说最近这几年大火的AI,也就是神经网络模型,可以用来处理目前的一些问题,比如:自然语言/NLP类、图像/CV类、声音类 等,动漫图片就归属于图像/CV类中的一种,本篇文章主要是介绍一个开源的模型,来生成这种动漫效果的图片

    动漫效果

    动漫效果

    开源项目介绍

    最近发现一个开源项目可以实现该功能,其模型的权重只有 8.2M ,相对一些大的模型来说已经很轻量级了,并且该模型在自己的笔记本电脑能够很好运行,你可以直接下载该项目到自己的电脑里面,来处理自己想要的图片

    pytorch版本地址:(本文基于pytorch版本)
    https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch

    tensorflow版本地址:
    https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2

    开源项目

    自己动手实践

    本篇文章里面的代码是依赖开源项目中的
    模型框架: model.py
    模型权重: weights文件夹里面的4个权重文件
    其他的文件没有涉及,下载开源项目后,用以下的脚本在开源项目里面运行后,生成的结果图片会放在当前目录的 animegan_outs 里面,运用模型的4个不同权重,最终会生成4张不同风格的动漫图片

    需要的环境,第三方库:pytorchopencv

    import torch
    import cv2
    import numpy as np
    import os
    import shutil
    from model import Generator
    from torchvision.transforms.functional import to_pil_image
    from PIL import Image
    
    
    def load_image(image_path):
        img = cv2.imread(image_path).astype(np.float32)
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        img = torch.from_numpy(img)
        img = img/127.5 - 1.0
        
        return img
    
    image = load_image('yangmi.jpg')   #RGB  此处需要加载自己的图片
    #image.shape  #HWC 
    
    models=['face_paint_512_v2','face_paint_512_v1','paprika','celeba_distill']
    models_path=[f'./weights/{model}.pt' for model in models]
    
    if os.path.exists('./animegan_outs/'):
        shutil.rmtree('./animegan_outs')
        os.makedirs('./animegan_outs/')
    else:
        os.makedirs('./animegan_outs/')
    
    device='cpu'
    net = Generator()
    images=[]
    for model,model_path in zip(models,models_path):
        net.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location="cpu"))
        net.to(device).eval()
        
        with torch.no_grad():
            input = image.permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device)   #BCHW
            out = net(input, False).squeeze(0).permute(1, 2, 0).cpu().numpy()  #HWC
            out = (out + 1)*127.5
            out = np.clip(out, 0, 255).astype(np.uint8)
            
            pil_out=to_pil_image(out)
            
            pil_out.save(f'./animegan_outs/{model}.jpg')   #保存处理过后的图片
            images.append(pil_out)
    
    
    font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX    #使用默认字体
    UNIT_WIDTH_SIZE,UNIT_HEIGHT_SIZE=images[0].size[:2]
    
    images_add_font=[]      #保存加了文字之后的图片
    for model,image in zip(models,images):
        image_font=cv2.putText(np.array(image),model,(280,50),font,1.2,(0,0,0),3)  
        #添加文字,1.2表示字体大小,(280,50)是初始的位置,(0,0,0)表示颜色,3表示粗细
        
        images_add_font.append(Image.fromarray(image_font))
    
    target = Image.new('RGB', (UNIT_WIDTH_SIZE * 2, UNIT_HEIGHT_SIZE * 2))   #创建成品图的画布
    #第一个参数RGB表示创建RGB彩色图,第二个参数传入元组指定图片大小,第三个参数可指定颜色,默认为黑色
    for row in range(2):
        for col in range(2):
            #对图片进行逐行拼接
            #paste方法第一个参数指定需要拼接的图片,第二个参数为二元元组(指定复制位置的左上角坐标)
            #或四元元组(指定复制位置的左上角和右下角坐标)
            target.paste(images_add_font[2*row+col], (0 + UNIT_WIDTH_SIZE*col, 0 + UNIT_HEIGHT_SIZE*row))
    
    target.save('./animegan_outs/out_all.jpg', quality=100) #保存合并的图片
    
    完整代码

    生成的动漫图片

    原始图片 face_paint_512_v2 face_paint_512_v1 paprika celeba_distill out_all

    历史相关文章


    以上是自己实践中遇到的一些问题,分享出来供大家参考学习,欢迎关注微信公众号:DataShare ,不定期分享干货

    相关文章

      网友评论

          本文标题:利用Python 自己动手制作动漫效果图片

          本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/apfqxrtx.html