基于百度PaddleHub实现视频/图片风格转换

最新推荐文章于 2024-07-16 18:04:34 发布

绝版小哥

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：深度学习 python 文章标签：深度学习神经网络 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36999834/article/details/108244562

利用百度PaddleHub的stylepro_artistic模型，快速实现图片和视频的艺术风格转换。项目展示了如何将风景照片转换为梵高、动画和水墨风格，并将山水视频转化为水墨画效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

百度PaddleHub官网
 stylepro_artistic模型介绍
 项目地址

项目说明

该项目基于百度PaddleHub提供的stylepro_artistic模型开发，实现将视频或图片转换为多种风格的功能。

模型概述

艺术风格迁移模型可以将给定的图像转换为任意的艺术风格。本模型StyleProNet整体采用全卷积神经网络架构(FCNs)，通过encoder-decoder重建艺术风格图片。StyleProNet的核心是无参数化的内容-风格融合算法Style Projection，模型规模小，响应速度快。模型训练的损失函数包含style loss、content perceptual loss以及content KL loss，确保模型高保真还原内容图片的语义细节信息与风格图片的风格信息。预训练数据集采用MS-COCO数据集作为内容端图像，WikiArt数据集作为风格端图像。

风格预览

原图
梵高抽象派风格
水墨风格
动画风格
梵高风格视频

使用百度PaddleHub生成梵高风格视频
动画风格视频

使用百度PaddleHub生成动画风格视频
水墨风格视频

使用百度PaddleHub生成水墨画风格视频

开发过程

百度PaddleHub提供了完整的模型已经极其简单的调用接口，基本使用方法见stylepro_artistic模型介绍

安装stylepro_artistic模型
```
$ hub install stylepro_artistic==1.0.0
```

定义风格转换类

import paddlehub as hub
import cv2

class PicTransfer:
    def __init__(self):
        self.fangao_style = './pic/fangao.jpg'
        self.donghua_style = './pic/donghua2.jpg'
        self.shuimo_style = './pic/shuimo.jpg'
        self.stylepro_artistic = hub.Module(name=