【实战】（字节跳动、日本东京大学）学习使用白盒表示+GAN来创作卡通图片：Learning to Cartoonize Using White-Box Cartoon Representations

要说亚洲动漫制作的王者，当然是我们一衣带水的邻邦——日本。

2020年字节跳动和日本东京大学联合发表了一篇《Learning to Cartoonize Using White-Box Cartoon Representations》（学习使用白盒表示+GAN来创作卡通图片），基于卡通图片的绘画技法和图像特点，可以将真实的人物或风景图片转化为卡通图片，效果很出色，在这篇文章里我们介绍一下这个项目。

论文地址：https://github.com/SystemErrorWang/White-box-Cartoonization/blob/master/paper/06791.pdf

Github项目：https://github.com/SystemErrorWang/White-box-Cartoonization

（一）架构简介

论文的摘要中是这样说的：

这篇论文提出了一种图像卡通化的方法。通过观察卡通绘画行为和咨询艺术家，我们建议从图像中分别识别出三种白盒表示：（1）包含卡通图像光滑表面的外观表示；（2）在赛璐珞风格工作流中描述稀疏色块和扁平化全局内容的结构表示；以及（3）反映卡通图像中高频纹理、轮廓和细节的纹理表示。生成性对抗网络（GAN）框架用来学习提取图像表示和卡通化图像。该方法的学习目标分别基于每个提取的表示（特征），使得框架具有