TextureMixer项目教程
1. 项目介绍
TextureMixer是一个开源项目,基于TensorFlow实现,它提出了一种新的网络结构,用于可控的纹理合成和插值。这个项目是CVPR 2019论文《Texture Mixer: A Network for Controllable Synthesis and Interpolation of Texture》的官方实现。项目通过训练神经网络,使其能够在保持纹理真实感的同时,实现纹理样本之间的平滑插值,具有广泛的应用前景。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Linux
- GPU:NVIDIA GPU + CUDA 10.0 + CuDNN 7.5
- Python版本:3.6
- TensorFlow版本:tensorflow-gpu 1.12
安装必要的Python依赖:
pip3 install -r requirements.txt
克隆VGG官方仓库
# 克隆VGG官方仓库到当前目录
git clone https://github.com/ningyu1991/VGG official_vgg
数据集准备
项目使用的数据集包括动物纹理、地球纹理和植物纹理。地球纹理的数据集可以从Flickr下载,并保存在datasets/earth_texture/
目录下。动物纹理和植物纹理的数据集则需要从Adobe Stock购买。
数据预处理,以下为示例命令:
python3 data_augmentation.py --iPath earth_texture/test_resize512/ --oPath earth_texture_test_aug/ --num_aug 10000
按照官方Progressive GAN仓库的指导准备数据集,使用dataset_tool.py
中的create_from_images
选项。
训练模型
准备数据后,开始训练模型:
python3 run.py --app train --train_dir earth_texture_train_aug_with_labels/ --val_dir earth_texture_test_aug_with_labels/ --out_dir models/earth_texture/ --num_gpus 8
其中train_dir
和val_dir
是您的训练和验证数据集目录,num_gpus
是用于训练的GPU数量。
3. 应用案例和最佳实践
纹理插值
python3 run.py --app interpolation --model_path models/animal_texture/network-final.pkl --imageL_path <left_image_path> --imageR_path <right_image_path> --out_dir <output_directory>
将<left_image_path>
和<right_image_path>
替换为您的纹理图片路径,<output_directory>
为结果输出目录。
纹理溶解
python3 run.py --app dissolve --model_path models/animal_texture/network-final.pkl --imageStartUL_path <start_upper_left> ... --imageEndBR_path <end_bottom_right> --out_dir <output_directory>
替换<start_upper_left>
至<end_bottom_right>
为相应的图片路径,以及<output_directory>
为输出目录。
纹理画笔
python3 run.py --app brush --model_path models/animal_texture/network-final.pkl --imageBgUL_path <background_upper_left> ... --imageFgUR_path <foreground_upper_right> --out_dir <output_directory>
将<background_upper_left>
至<foreground_upper_right>
替换为背景和前景图片路径,<output_directory>
为输出目录。
4. 典型生态项目
目前,TextureMixer项目的生态还不是很丰富,但它的应用潜力巨大,可以与其他图像处理、编辑工具集成,为用户提供更加强大和灵活的纹理处理能力。社区可以围绕这个项目开发更多插件和应用案例,以丰富其生态系统。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考