AnimeGANv2 (照片动漫化软件)免费版v1.0下载
AnimeGANv2是一款照片动漫化工具，知识兔可以帮助用户实现照片的动漫化一键转换，将想要转换的照片导入到转换区中，然后知识兔知识兔点击转换即可生成对应的动漫照片，软件中分享了多种动漫风格的转换效果，你可以分别查看选出自己最心仪的。除了照片之外，软件还支持视频的转换。
软件特色
解决了生成的图像中的高频伪影问题。
它易于训练，并能直接达到论文所述的效果。
进一步减少生成器网络的参数数量。(现在生成器大小 8.17Mb)
尽可能多地使用来自BD电影的新的高质量的风格数据。
安装方法
本项目是一个使用Py Torch的AnimeGANv2的实现，作者为bryandlee，项目地址为给出链接，我这里基于该项目进行处理，所以首先需要配置好适合该项目的环境，具体需要的安装步骤如下（所演示的过程均在Ubuntu系统下测试成功）。
首先，将该项目clone到本地，知识兔使用如下命令即可完成。
1|git clone /github.com/bryandlee/animegan2-pytorch
然后知识兔，进入clone到本地的项目中（cd），会看到如下的项目结构，该项目的核心工作就是使用PyTorch构建的生成器模型并将原始TensorFlow的模型参数转换为了PyTorch模型参数，其中构建模型的脚本为model.py而转换模型的脚本对应为convert_weights.py，然后知识兔test.py则是封装的一个推理的接口。
搭建环境
python 3.6
tensorflow-gpu
tensorflow-gpu 1.8.0 (ubuntu, GPU 1080Ti or Titan xp, cuda 9.0, cudnn 7.1.3)
tensorflow-gpu 1.15.0 (ubuntu, GPU 2080Ti, cuda 10.0.130, cudnn 7.6.0)
opencv
tqdm
numpy
glob
argparse
输出风格
输出宫崎骏风格动漫照片
In [4]
# 转换为宫崎骏《起风了》风格图片
import cv2
import paddlehub as hub
# 模型加载
# use_gpu：是否使用GPU进行预测
model = hub.Module(‘animegan_v1_hayao_60’, use_gpu=True)
# 模型预测
result = model.style_transfer(images=[cv2.imread(‘./test.jpg’)],visualization=True)
输出新海诚风格动漫照片
In [5]
# 转换为新海诚《你的名字》、《天气之子》风格图片
import cv2
import paddlehub as hub
# 模型加载
# use_gpu：是否使用GPU进行预测
model = hub.Module(‘animegan_v2_shinkai_33’, use_gpu=True)
# 模型预测
result = model.style_transfer(images=[cv2.imread(‘./test.jpg’)],visualization=True)
输出今敏风格动漫照片
In [6]
# 转换为今敏《红辣椒》风格图片
import cv2
import paddlehub as hub
# 模型加载
# use_gpu：是否使用GPU进行预测
model = hub.Module(‘animegan_v2_paprika_74’, use_gpu=True)
# 模型预测
result = model.style_transfer(images=[cv2.imread(‘./test.jpg’)],visualization=True)
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