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江油政府债

项目 2020-03-26 3 天津商会网
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   球迷模仿詹姆斯一家跳舞 最终爆笑惨遭滑铁卢_腾讯新闻

球迷模仿詹姆斯一家跳舞 最终爆笑惨遭滑铁卢

2020
03/26
13:09
腾讯体育
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机器之心报道

参与:肖清、思

随手拍张照片,顺势转换为宫崎骏、新海诚等日漫大师的手绘风格作品,这个专门生成动漫图像的 GAN,实测很好用。

           

机器之心根据真实店铺照片生成的效果图,一度以为,这就是某个日漫番剧的截图。

尽管最近 2019 年的图灵奖颁给了计算机图形学、颁给了皮克斯 3D 动画,但很多人可能认为二维动漫更有意思一些。像宫崎骏、新海诚这些大师手绘下的动漫,才有了灵魂,张张都能成为壁纸,而整个日漫也以二维为核心。

如果有模型能将真实画面转化为日漫风格的手绘画面,那一定非常炫酷。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。

           

这里有一个 TensorFlow 新项目,它实现了 AnimeGAN,并提供了预训练模型。也就是说,我们下载后可以直接试试生成效果。作为日漫风格的爱好者,我们很快就试用了一下新项目。

项目地址:https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGAN

虽然原项目给出的最佳示例很多都是街景,但我们发现各种场景也都还行,如下是我们试用的原图与生成效果。看看第一张樱花道生成效果,忽然有一种《千与千寻》的感觉。

           

如果只针对人物,转换效果也是非常不错的。我们尝试将新垣结衣的照片输入 AnimeGAN 模型,然后就有如下这种神奇的画风,感觉直接用到动漫里也没什么问题了。

           

在原 GitHub 项目中,作者还给了非常多的示例,上面只是机器之心试用的结果,你也可以来用一用。

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、ComixGAN 进行对比。

           

从图中可以看到,AnimeGAN 在细节方面的表现要优于以上两种方法,色彩相对而言更加自然,涂抹感也没有那么强烈。最明显的是第二行的效果图,使用 AnimeGAN 生成的漫画更加接近宫崎骏的画风。

方法简介

对于这个项目的 AnimeGAN,如下所示为 AnimeGAN 所采用的生成器网络与判别器网络。看起来模型整体是比较常规地一个卷积神经网络,但它会采用实例归一化以及新型的 LReLU 激活函数。

           

除了架构细节上的更新外,作者还提出了以下三个新的损失函数:

灰度风格(grayscale style)loss

灰度对抗(grayscale adversarial)loss

色彩重构(color reconstruction)loss

这些损失函数能够让生成图片的风格更加接近于真实的漫画风格。

下表比较了 ACartoonGAN 与 AnimeGAN 的模型大小与推理速度。可以明显看出,AnimeGAN 是个相对轻量级的 GAN,具有更少的参数量以及更快的推理速度。

           

总体来说,新提出来的 AnimeGAN 是一种轻量级的生成对抗模型,它采用了较少的模型参数,以及引入格拉姆矩阵(Gram matrix)来加强照片的风格。研究者的方法需要采用一系列真实图片与一系列动漫图片做训练,且这些图片并不需要成对匹配,这就表明训练数据非常容易获得。

项目实测

我们在 Ubuntu 18.04 下对本项目进行了测试,相关依赖环境如下:

python 3.6.8

tensorflow-gpu 1.8

opencv

tqdm

numpy

glob

argparse

这些依赖项可以说都是 CV 中常用的扩展库,我们就不用费尽心思去解决各种依赖环境冲突的问题了,这里给个好评。

以下是本项目的训练及测试详细流程。我们首先将 AnimeGAN 项目克隆到本地,在 Jupyter notebook 中输入:

           

将工作目录切换到 AnimeGAN:

接下来下载项目作者提供的预训练模型,使用 vim download_staffs.sh 创建一个 Shell 文件,输入如下命令:

保存后退出,以上命令会将预训练的模型、vgg19 权重以及训练数据集下载并保存到其对应目录下。在 notebook 中运行:

           

至此即完成所有准备工作,运行如下代码就可以对模型进行训练了:

AnimeGAN 的训练过程如下图所示:

           

当进行测试时,我们需要将用于测试的图片保存到 dataset/test/real 目录下,并运行如下代码:

           

当看到以上输出说明程序已经成功运行完成,生成结果保存在 results 文件夹下。可以看到,在 P100 GPU 上生成一幅图片需要大约 2.3 秒左右。

本文为机器之心报道,转载请联系本公众号获得授权。

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文/成不忧

因为疫情的缘故,很多艺人都纷纷隔离在家,很少现身街头。

日前,港媒拍到了周润发独自现身在街头,发哥还是一如既往的酷,身着黑色休闲装,帽子和口罩也都是黑色的。

照片中的发哥就像普通老百姓一样,当地民众都说想看见明星就去富人区,要是想看见周润发,去平民区就可以。

           

从照片来看,周润发进入到一家卖杂货的小店逛了一会,细心挑选后购买了两排电池。

不得不说,发哥真是最有烟火气的明星了,退出娱乐圈多年,发哥把生活过得有滋有味,就像我们身边的普通人一样。

发哥从杂货店出来以后,继续在街头闲逛,没想到带着口罩都会被粉丝认出来,粉丝非常激动地想要和发哥拍合照,而发哥是出了名的平易近人,爽快地答应了粉丝的请求。

因为疫情的关系,周润发非常注意防护,他邀请女粉丝进入到相对安全、人少一些的修车行,摘下口罩准备和粉丝合影。

           

身材高挑的发哥拿起粉丝的手机,以自拍的角度和粉丝合影,亲自拍摄又是发哥视角,也太贴心了吧!

之后发哥还翘着二郎腿和修车行的老板聊起天来,不得不说发哥真是全HK最没有架子的明星了!

从媒体发出的照片可以看出,发哥看起来心情和状态都很不错,上个月发哥的妈妈在睡梦中离世,享年98岁也算是“喜丧”,看来发哥在难过之余还是很快整理好了心情。

           

周润发的为人真的可以说是业界楷模了,和发嫂陈荟莲结婚34年,两个人非常恩爱,二人经常会逛街边的小摊和菜市场。

发哥说那里吃的不少,还可以玩,吃饱了回家还不用做饭,不得不说发哥也太像个毫无心机的大男孩了。

           

发哥出道多年,积累了大量财富却从来不铺张浪费,一直很节约。

家里的财务发哥全部交给发嫂打理,两个人一直过着平淡朴实的生活,十分低调。

他的生活和普通人没有两样,平时出街也十分接地气,穿衣打扮都颇为休闲随意。

           

很多人都说周润发高大帅气,事业有成,为什么会选择和陈荟莲在一起?而且二人恩爱了那么多年,发哥连一点绯闻都没有。

其实,周润发不是“外貌协会”的,他认为陈荟莲心地善良,是最适合自己的女人,接触过发嫂的人都对她评价非常高,发哥的眼光果然靠谱。

           

虽然没有一儿半女,但是过得非常幸福,很多人羡慕发哥发嫂自由自在的生活。

据发嫂说,发哥的身家高达56亿元,这么多年的辛苦奋斗换来的钱,发哥和发嫂却设立了慈善基金,等到他们两个百年之后会按手续流程办事,全部捐出。

裸捐56亿,这样的胸襟在娱乐圈里再也找不到第二个人了。

           

发嫂也深受发哥影响,她认为做人要懂得满足,不能贪心,自己生活得高兴、内心充满责任感就可以了,其他的不用在意,不需要放在心上。

这样强大的内心让发嫂能够和发哥并肩作战,两人多年来相互扶持,不需要证明给谁看,他们俩就是模范夫妻!

发哥豁达,发嫂乐观,希望他们能够永远幸福下去。


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