左上角是原始图像，其他3个图像由CartoonGAN使用不同的动漫样式生成。 训练自己的专属CartoonGAN 在本节中，我们将解释如何使用我们提供的脚本训练CartoonGAN。..." 虽然不建议在没有GPU的情况下训练CartoonGAN，但你仍然可以通过运行来设置环境： conda env create -n cartoongan -f environment_cpu.yml...生成器由原来的CartoonGAN作者提出。...使用训练好的CartoonGAN生成动漫风格图像 在本节中，我们将介绍如何使用经过训练的CartoonGAN生成动画。...如果你不想自己训练CartoonGAN（但是又想要生成卡通图像），你可以访问CartoonGAN的演示DEMO或运行colab笔记本。
CartoonGAN 的预训练模型，其中包括宫崎骏、细田守、今敏（动画电影《红辣椒》）和新海诚风格：http://cg.cs.tsinghua.edu.cn/people/~Yongjin/CartoonGAN-Models.rar...在论文中，清华大学的研究人员提出了 CartoonGAN，一个基于 GAN 的全新照片漫画化方法。该方法需要一组照片和一组漫画图像进行训练。...CartoonGAN 生成的不同艺术家漫画风格：（a）为输入照片。（b）为新海诚风格。（c）为宫崎骏风格。 ? 图 6. 边缘生成的细节。...CartoonGAN 与 NST 和 CycleGAN 在新海诚（上）和宫崎骏（下）风格转换上的比较。...论文：CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization ?
在论文中，清华大学的研究人员提出了 CartoonGAN，一个基于 GAN 的全新照片漫画化方法。该方法需要一组照片和一组漫画图像进行训练。...▲CartoonGAN 生成的不同艺术家漫画风格：（a）为输入照片。（b）为新海诚风格。（c）为宫崎骏风格。 ? ▲边缘生成的细节。...（a）为 NST 使用训练集中所有图像训练后的风格转换结果；（b）为 CycleGAN 在同一性损失参数下的结果；（c）为 CartoonGAN 的结果。 ?...▲CartoonGAN 与 NST 和 CycleGAN 在新海诚（上）和宫崎骏（下）风格转换上的比较。...论文： CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization ?
论文：CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization 会议：CVPR2018 想不想让你拍出来的图片，秒变漫画风...有了这个CartoonGAN，漫画家会不会失业呀？...让我们来了解一下CartoonGAN是怎么将图片变成漫画的吧~ 现有很多风格转换方法，如Pix2PixGAN可以完成图片风格的转换功能，但是由于漫画具有独特的特点，利用现有的风格转换方法，我们无法充分表达漫画的独特特征...在CartoonGAN中,采用了预训练的VGG网络中的高级特征定义Content，利用L1 Loss保证，图片内容不变。 ?
作者介绍，AnimeGAN是基于CartoonGAN的改进，并提出了一个更加轻量级的生成器架构。...实验结果 与CartoonGAN相比，可以明显看出AnimeGAN参数更少，模型更小，计算量更少，推理速度更快，是一个相对轻量级的GAN。 ? 细节甚至还更胜一筹。 ?...与此前的SOTA方法相比，可以看出，CartoonGAN生成的动漫图像中通常会存在颜色伪影区域（图中红框），ComixGAN生成的动漫图像中通常会存在过度风格化的区域(失去了原始照片的内容，目标纹理难以辨识
先来看看第一个模型：CartoonGAN。...AnimeGAN 在聊完 CartoonGAN 之后，我们来试试另外一个模型：AnimeGAN。目前模型有三个版本，除了第三个版本外，都是免费使用的开源项目。...关于 AnimeGAN 和 CartoonGAN 关于使用 GAN（生成对抗网络） 模型来对图片做动漫卡通风格化处理，就国内而言，目前有两个知名度较高的国产项目。...一个是来自清华大学团队在 2018 年公开的 CartoonGAN，该模型的论文中选 CVPR 2018，在 GitHub 上有 700 余颗星星。...关于两个模型和论文，媒体都曾进行过报道宣传：《实景照片秒变新海诚风格漫画：清华大学提出CartoonGAN》[14]、《强烈安利试试这个！
△(f)-(g)为CartoonGAN 与之前的方法相比，白盒框架能生成更为清晰的边界轮廓，并有助于保持色彩的和谐。...比如，图中(f)-(g)所展示的CartoonGAN的某些风格就存在色彩失真的问题，而白盒框架色彩更为自然。 另外，白盒框架也有效地减少了伪影，效果超越CartoonGAN。
先来看看第一个模型：CartoonGAN。...AnimeGAN 在聊完 CartoonGAN 之后，我们来试试另外一个模型：AnimeGAN。目前模型有三个版本，除了第三个版本外，都是免费使用的开源项目。...关于 AnimeGAN 和 CartoonGAN 关于使用 GAN（生成对抗网络） 模型来对图片做动漫卡通风格化处理，就国内而言，目前有两个知名度较高的国产项目。...一个是来自清华大学团队在 2018 年公开的 CartoonGAN，该模型的论文中选 CVPR 2018，在 GitHub 上有 700 余颗星星。...关于两个模型和论文，媒体都曾进行过报道宣传：《实景照片秒变新海诚风格漫画：清华大学提出CartoonGAN》、《强烈安利试试这个！
此前，Ran Yi和刘永进还推出过将照片转化成新海诚《你的名字》画风的CartoonGAN， ?...△ 左列为输入的照片，右列为CartoonGAN生成的新海诚画风的图像 Yu-Kun Lai现为卡迪夫大学计算机科学与信息学院的Reader（准教授），从本科到博士均在清华就读。 ? Paul L.
除了 DualGAN之外，CycleGAN 和 CartoonGAN 在下采样和下采样层之间还有额外的带有加性连接 (additive connections) 的残差层。...实验 作者将 GANILLA 与 CycleGAN、DualGAN 和 CartoonGAN 三种方法进行了对比，三种方法使用的是官方开源的代码实现。作者先提供了定性结果和用户调研的结果。...下表2中 GANILLA 和其他模型在参数量和训练时间方面的比较，作者以大小为4的批次运行 CartoonGAN，以批次大小1运行其他三种方法。所有的模型都训练了200个Epochs。...下面图6针对每个插图艺术家，输入相同图片，CartoonGAN、CycleGAN、DualGAN 和本文的 GANILLA 分别生成的结果，只有本文方法能够在保留输入图片内容的前提下成功地迁移了风格。...CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization.
使用深度学习技术来生成漫画效果，这一步个人猜测，抖音大概率应该是使用的GAN网络，通过图像直接生成效果，即输入图像A，输出人脸漫画效果图B； 目前可以实现漫画效果的可行性网络，本人推荐：Pix2Pix，CycleGan，CartoonGan...CycleGan: https://github.com/simontomaskarlsson/CycleGAN- Keras https://github.com/d1ggs/cycleGAN-keras CartoonGan...: https://github.com/penny4860/Keras-CartoonGan 原文链接： https://trent.blog.csdn.net/article/details/106958365
最近机器之心发现确实有这些模型，从 CartoonGAN 到 AnimeGAN 都能生成非常有意思的图像。 ?...AnimeGAN 整个项目实现的是论文「AnimeGAN: a novel lightweight GAN for photo animation」中所提方法，作者在论文中分别将 AnimeGAN 与 CartoonGAN
在风格迁移方面，研究团队对当前已经发表的漫画风格迁移模型进行了研究，最后基于CartoonGAN的方法，利用MS COCO数据集训练出了自己的ComixGAN模型，作为Demo中的默认模型。
而基于CartoonGan的AnimeGAN动漫风格滤镜则能够在保留原图特点的同时，兼具二次元的炫酷和三次元的写实，颇有些刚柔并济、举重若轻的感觉： image.png 并且AnimeGAN项目组业已在线上发布...结语：无论是清华大学的CartoonGAN，还是基于CartoonGAN的AnimeGANv2，毫无疑问，它们都是业界的翘楚，是顶峰中的顶峰，就算是放在世界人工智能的范围上，摆在PyTorch-GAN这样的项目旁边
AnimeGAN：三次元通通变二 AnimeGAN 是基于 CartoonGAN 的改进,并提出了一个更加轻量级的生成器架构，2019 年 AnimeGAN 首次开源便以不凡的效果引发了热议。
现实变“漫画风” 由清华大学，卡迪夫大学的研究人员提出的CartoonGAN，作者们设计了一个GAN网络框架，用非成对图像训练GAN模型，能够使用漫画风格直接重现现实世界的场景。...论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Chen_CartoonGAN_Generative_Adversarial_CVPR...CartoonGAN有四种训练好的模型：宫崎骏风、细田守风、今敏风和新海诚风。 “静物”变“动态” 2020年大谷老师使用四个AI模型“复活”了兵马俑。
所以，需要把图片的样式统一起来，这里用到了一个工具CartoonGAN，从字面意思就可以理解，这是一个让图片变成卡通风格的GAN（生成对抗网络）。 在卡通GAN处理之后，这组图片变成了这样： ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
