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基于pix2pix模型的动漫图片自动上色(keras实现) 2019-2-25

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

Pix2Pix-Keras

基于pix2pix模型的动漫图片自动上色 2019-2-25

环境
  • tensorflow-gpu 1.12.0
  • Keras 2.2.4

数据集的准备：

  • 把训练的彩色图片放入datasets\OriginalImages文件夹
  • 运行prepare.py进行数据集的处理与准备
  • 注意：当前datasets中的训练集过少，可增加训练集进行训练，防止过拟合

训练模型：

  • 若要加载预训练权重，将权重文件放入weights文件夹
  • 最新权重(在30020张图片的大数据集下训练后的权重)下载
  • 链接：https://pan.baidu.com/s/1tmfMTCpAFVpC6Z7GWvkrfA 提取码：cac2
  • 在demo.py中新建一个pix2pix模型实例
  • 调用实例中的train函数进行训练

为新的图片上色:

  • 将权重文件放入weights文件夹
  • 新建一个pix2pix模型实例
  • 调用demo.py中的predict_single_image函数进行图片上色

Demo(中间的为AI预测，右边的为原始图像):

泛化能力测式（给漫画上色）：