Manga Colorization 项目技术文档

Manga Colorization 项目技术文档

【免费下载链接】Manga-colorization---cycle-gan Tutorial about the use of cycle-gan to colorize a manga 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Manga-colorization---cycle-gan

1. 安装指南

环境要求

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch 1.0 或更高版本
• TensorBoardX
• 其他依赖项（请参考 requirements.txt）

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/OValery16/Manga-colorization.git
   cd Manga-colorization
   

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载预训练权重： 项目预训练权重可以从此处下载，并将其放置在项目根目录下的 weights 文件夹中。

2. 项目使用说明

项目概述

本项目旨在使用生成对抗网络（GAN）自动为黑白漫画上色。通过训练一个生成模型，项目能够将黑白漫画图像转换为彩色图像，且颜色保持一致性和真实感。

使用步骤

1. 准备数据集： 准备一组黑白漫画图像和对应的彩色漫画图像。数据集应包含足够多的样本以确保模型能够学习到有效的映射关系。

2. 训练模型（可选）： 如果你希望重新训练模型，可以使用以下命令：

   python train.py --dataroot ./datasets/manga --name manga_colorization --model cycle_gan
   

   训练过程中可以使用 TensorBoard 监控训练进度。

3. 测试模型： 使用训练好的模型对新的黑白漫画图像进行上色：

   python test.py --dataroot ./datasets/test --name manga_colorization --model cycle_gan
   

4. 查看结果： 上色后的图像将保存在 results 文件夹中。

3. 项目API使用文档

主要API接口

• train.py：用于训练模型的脚本。

  • 参数：
    • --dataroot：数据集路径。
    • --name：实验名称。
    • --model：使用的模型类型（如 cycle_gan）。

• test.py：用于测试模型的脚本。

  • 参数：
    • --dataroot：测试数据集路径。
    • --name：实验名称。
    • --model：使用的模型类型（如 cycle_gan）。

示例

# 训练模型
python train.py --dataroot ./datasets/manga --name manga_colorization --model cycle_gan

# 测试模型
python test.py --dataroot ./datasets/test --name manga_colorization --model cycle_gan

4. 项目安装方式

克隆仓库

git clone https://github.com/OValery16/Manga-colorization.git
cd Manga-colorization

安装依赖

pip install -r requirements.txt

下载预训练权重

项目预训练权重可以从此处下载，并将其放置在项目根目录下的 weights 文件夹中。

通过以上步骤，你可以成功安装并使用本项目进行漫画上色。

【免费下载链接】Manga-colorization---cycle-gan Tutorial about the use of cycle-gan to colorize a manga 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Manga-colorization---cycle-gan