基于StackGAN++、CycleGAN的图像生成工具,开源
image generate tool
本项目用于学习图像分割、图像生成、风格迁移等技术,将多种方法汇总,尽量做到易用。
源码地址: https://github.com/kisstherain8677/Image_generate
一、自动抠图,可选取感兴趣区域,一键扣取前景,可通过标记前景/后景进行迭代微调
基于https://github.com/zihuaweng/Interactive-image-segmentation-opencv-qt 修改。
使用方法:
0、安装requirements.txt文件中的依赖项。
1、运行app.py。
2、导入图片。
3、指定区域。
4、迭代一次,在输出结果窗口查看结果。
5、微调,鼠标变成画笔,标记前景和背景,继续点击迭代一次。
6、效果满意后点击保存。
二、基于SackGAN++的图片生成
使用方法:
0、从 https://github.com/hanzhanggit/StackGAN-v2 下载data和pretrain model 到StackGAN/data StackGAN/models。未提供花朵模型,但是已修改代码使其可以训练花朵模型。
1、点击生成图片按钮。
2、选择要生成图片的种类。
3、输入描述属性,点击生成caption,根据实际情况调整生成的句子。
4、点击生成图片,等待图片生成。
三、基于CycleGAN的图像风格迁移
使用方法:
0、从 https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 下载pretrainmodel monet_style等四个画家到CycleGAN/checkpoints。
1、点击导入图片,选择图片。
2、点击风格转换,选择你要转换的风格。
3、等待转换风格后的图片出现在output栏。
4、点击保存,可以保存转换风格后的图片。
现在提供该项目用到的所有数据集,解压到项目目录即可,不需要二、三中的第0步。
链接:https://pan.xunlei.com/s/VMaLzy7po9qHTfuGikthfx7CA1
提取码:sgcu
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