Pix2Pix中文版ios客戶端是目前最火爆的繪圖軟件,已經被很多網友玩壞了,不管你會不會畫畫,只要你發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 》這是一款最近風靡全球的繪圖軟件,這款軟件可以說是已經被歪果仁玩壞了的節奏,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化為真實的貓咪、鞋、包包等圖片,不管你畫成什么樣都能幫你快速轉化,大家可以發揮自己的想象力,畫出讓人不忍直視的內容。旨在允許任何類型的圖像變換的應用程序無關的訓練。所需要的是包含圖像對A和B的數據集,并且可以訓練網絡以變換到任一方向。可能的應用包括著色,分割,線圖畫到圖像,映射到衛星視圖,風格化等。操作在兩個方向上工作,因此通過正確訓練的網絡,可以從地圖或從彩色分割的建筑立面生成合理的衛星視圖。
1.立面(facades)
在建筑立面數據庫上訓練有標簽的建筑立面。它似乎不知道如何處理一個大的空白區域,但如果放上足夠的窗口,那么結果往往合理。繪制“墻”顏色矩形來擦除東西。
2.邊緣轉換成貓咪(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,因為對動物辨識產生誤判,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,使得訓練圖像翻譯模型效果更差。
3.邊緣轉換成鞋(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據庫上訓練之后。如果你真的擅長繪制鞋子的邊緣,可以嘗試產生一些新的設計。請記住,因為是在真實的對象上進行訓練,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據庫上訓練。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
- G濾鏡,使您的照片華麗
- S濾鏡,美麗的風景
- V濾鏡,使照片看起來復古
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 - 你可以根據不同的環境不同的鏡頭,和季節。對不對?
- 現在和這里 - 我們永遠愛分享這個時刻,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腳本訓練和導出模型。交互式演示是使用Canvas API 以 Javascript 編寫的,并與通過Tensorflow運行圖像的后端服務器通信。后端服務器可以運行Tensorflow本身,或者將請求轉發到由Google運行的托管Tensorflow服務的Cloud ML 上。
預訓練模型在GitHub上的數據集部分提供。所有的發布與原來的pix2pix實現應該都是可用的。模型可以使用pix2pix.py腳本從預訓練的模型中導出,導出的模型從GitHub上的服務器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,并將依賴項添加到Docker鏡像中。
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