GANForCartoon 项目使用教程

GANForCartoon 项目使用教程

GANForCartoon 基于GAN的人像卡通化 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GANForCartoon

1. 项目目录结构及介绍

GANForCartoon/
├── dataset/
│   ├── back_ground/
│   ├── img/
│   └── pre_fuse_output/
├── model/
├── save_model/
├── utils/
├── LICENSE
├── README.md
├── main.py
├── requirements.txt

目录结构说明

• dataset/: 存放数据集的目录，包括背景图像 (back_ground/)、输入图像 (img/) 和预融合输出 (pre_fuse_output/)。
• model/: 存放模型文件的目录。
• save_model/: 存放训练好的模型文件的目录。
• utils/: 存放工具函数和辅助代码的目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• main.py: 项目的启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责加载模型、处理图像并生成卡通化结果。以下是该文件的主要功能模块：

• 参数解析: 通过 parse_opt() 方法解析命令行参数，包括输入图像路径、背景图像路径、融合方式等。
• 模型加载: 加载预训练的模型文件。
• 图像处理: 对输入图像进行预处理，包括人脸关键点检测、人脸校正、人脸截取和人脸分割。
• 风格迁移: 将处理后的人脸图像送入卡通风格迁移模型进行风格迁移。
• 结果保存: 将生成的卡通化图像保存到指定目录。

使用示例

python main.py --img-name nini.png --background-name yourname2.jpeg --fusion-method pre_fusion

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。你可以使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

主要依赖包

• TensorFlow: 深度学习框架，用于模型训练和推理。
• Keras: 高级神经网络 API，构建在 TensorFlow 之上。
• OpenCV: 图像处理库，用于图像的读取、处理和显示。
• NumPy: 科学计算库，用于数组操作和数值计算。

其他配置

• 模型文件: 预训练的模型文件需要从百度云下载，并放置在 save_model/ 目录下。
• 数据集: 输入图像和背景图像需要放置在 dataset/img/ 和 dataset/back_ground/ 目录下。

总结

通过本教程，你应该能够了解 GANForCartoon 项目的基本结构、启动文件的功能以及配置文件的使用方法。希望你能顺利运行该项目，并生成有趣的卡通化图像！

GANForCartoon 基于GAN的人像卡通化 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GANForCartoon