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Fast-Style-Transfer入门学习资料 - 基于TensorFlow的快速风格迁移项目

RayRay
TensorFlow风格迁移视频风格化图像风格化机器学习Github开源项目

Fast-Style-Transfer项目简介

Fast-Style-Transfer是由Logan Engstrom开发的一个基于TensorFlow实现的快速风格迁移项目。它可以在毫秒级时间内为图片和视频添加艺术风格,实现快速的图像风格化。该项目的主要特点包括:

  • 基于TensorFlow实现,训练速度快
  • 可以对图片和视频进行风格迁移
  • 迁移速度快,在Titan X GPU上处理一帧仅需100ms
  • 提供了多种预训练模型,可以直接使用

项目GitHub地址: https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer

项目效果展示

Fast-Style-Transfer能够将著名画作的风格应用到任意图片上,以下是一些效果展示:

风格迁移效果

风格迁移效果

除了图片,该项目还支持对视频进行风格化处理:

视频风格化效果

快速上手指南

环境配置

  1. 安装Anaconda: https://docs.anaconda.com/anaconda/install/

  2. 创建虚拟环境:

conda create -n tf-gpu tensorflow-gpu=2.1.0
conda activate tf-gpu
conda install jupyterlab
jupyter lab
  1. 安装依赖:
pip install moviepy==1.0.2

使用预训练模型

  1. 下载预训练模型: 预训练模型下载

  2. 使用evaluate.py对图片进行风格迁移:

python evaluate.py --checkpoint path/to/style/model.ckpt \
  --in-path dir/of/test/imgs/ \
  --out-path dir/for/results/
  1. 使用transform_video.py对视频进行风格迁移:
python transform_video.py --in-path path/to/input/vid.mp4 \
  --checkpoint path/to/style/model.ckpt \
  --out-path out/video.mp4 \
  --device /gpu:0 \
  --batch-size 4

深入学习资料

  1. 原始论文: Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

  2. 项目详细文档

  3. TensorFlow官方文档

  4. Neural Style Transfer相关论文汇总

总结

Fast-Style-Transfer为我们提供了一种快速实现图像和视频风格迁移的方法。通过本文介绍的资料,相信读者可以快速入门并开始使用这个有趣的项目。无论是研究还是实际应用,Fast-Style-Transfer都是一个值得深入探索的方向。

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