《stylized-neural-painting项目安装与配置指南》

《stylized-neural-painting项目安装与配置指南》

stylized-neural-painting Official Pytorch implementation of the preprint paper "Stylized Neural Painting", in CVPR 2021. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stylized-neural-painting

1. 项目基础介绍

本项目是《Stylized Neural Painting》论文的官方PyTorch实现，该论文提出了一种图像到绘画的转换方法，能够生成生动逼真的绘画艺术品，并且支持风格可控。项目通过向量化环境处理艺术创作过程，生成一系列物理意义明确的笔触参数，进而用于渲染。此外，项目还包括一个模仿向量渲染器行为的神经渲染器，将笔触预测视为参数搜索过程，以最大化输入与渲染输出之间的相似度。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• PyTorch：深度学习框架，用于构建和训练神经网络。
• 图像到图像转换：将输入照片转换为具有特定风格的绘画。
• 向量化和参数化渲染：使用向量化的笔触参数来生成绘画作品。
• 神经风格转换：将其他图像的视觉风格转移到生成的绘画上。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python 3.x
• PyTorch
• NumPy
• OpenCV
• scikit-image
• Pillow

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/jiupinjia/stylized-neural-painting.git
   cd stylized-neural-painting
   

2. 安装项目依赖：

   根据项目提供的requirements.txt文件，使用以下命令安装所需库：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载预训练的神经渲染器：

   项目提供了多种预训练的神经渲染器，您可以从Google Drive下载相应的模型，并解压到项目目录下。这里以“油画笔”渲染器为例：

   # 下载并解压预训练的油画笔渲染器
   wget https://example.com/checkpoints_G_oilpaintbrush.zip
   unzip checkpoints_G_oilpaintbrush.zip
   

   请替换example.com为实际的下载链接。

4. 运行示例：

   在完成以上步骤后，您可以尝试运行项目提供的示例脚本。以下是一个将照片转换为油画的示例命令：

   python demo_prog.py --img_path ./test_images/apple.jpg --canvas_color 'white' --max_m_strokes 500 --max_divide 5 --renderer oilpaintbrush --renderer_checkpoint_dir checkpoints_G_oilpaintbrush --net_G zou-fusion-net
   

   请根据您的具体需求调整参数。

以上步骤为您提供了从环境准备到项目运行的基本指南。按照这些步骤，即使是编程小白也能够顺利地安装和运行本项目。

stylized-neural-painting Official Pytorch implementation of the preprint paper "Stylized Neural Painting", in CVPR 2021. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stylized-neural-painting