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曾在字節實習的程序員小姐姐,教你一步提取動漫線稿!比PS更清晰

新聞 前端
GitHub上有一個小姐姐做了一個動漫線稿提取器,只需一行代碼就能搞定!

 本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處。

每當你看到喜歡的動漫作品,想把線稿提出來、進行重新上色等加工時,你是怎么做的?

用PS嗎?

是不是有點麻煩?結果還很糊?

曾在字節實習的程序員小姐姐,教你一步提取動漫線稿!比PS更清晰

GitHub上有一個小姐姐做了一個動漫線稿提取器,只需一行代碼就能搞定!

效果是這樣的:

以及這樣的:

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曾在字節實習的程序員小姐姐,教你一步提取動漫線稿!比PS更清晰

非常干凈清晰有沒有!

如何一步搞定動漫線稿提取

這款“又快又好”的線稿提取器名叫Anime2Sketch,可用于插畫、動漫藝術和漫畫。

使用Python語言開發,使用前確保具備以下條件:

  • Python 3 (推薦使用Anaconda)
  • CPU or NVIDIA GPU + CUDA CuDNN
  • Pillow, PyTorch

首先執行以下兩步

  • 安裝所需的軟件包:pip install -r requirements.txt
  • 從GoogleDrive下載預訓練權重文件,然后將其放入weights /文件夾中

然后就可以進行測試了!使用下面這行代碼:

python3 test.py --dataroot 你的輸入目錄 --load_size 512 --output_dir 你的輸出目錄

其中參數load_size:由于內存限制,程序需要在處理之前調整輸入圖像的大小。默認情況下,將其大小調整為512x512。

這么方便,怎么實現的呢?

(小遺憾是目前只可在Linux或macOS上運行。)

基于一篇論文實現

作者介紹道,這款線稿提取器程序基于論文《用于草圖到照片合成的對抗性開放領域自適應算法》。

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也是由她作為一作,將在字節跳動公司實習時的一部分成果寫成的論文。

論文中提到,為了從照片中合成缺少的手繪草圖,他們提出了一個從草圖到照片和從照

片到草圖的聯合學習框架。

并進一步提出了一個簡單而有效的開放域采樣和優化策略。

他們的方法利用所學的域內(in-domain)數據的草圖到照片和照片到草圖的映射,可

以遷移到開放域(open-domain)類中。

最終他們將這篇論文的研究成果應用到動漫線稿提取,做成了這樣一款程序。

有網友看到后很興奮:可以用來給自家娃做“神奇寶貝“和“爆旋陀螺”的涂色頁了!

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有人好奇這和用Photoshop技術上有什么不一樣?其他網友解釋道因為Photoshop僅檢測邊緣,會有“偽像”,這款明顯更干凈!

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不過有網友指出最后的圖片輸出質量還可再提高,比如使用PNG格式。(原來是JPEG)

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還有人說起了題外話,對示例圖片里的動漫海盜戰記(Vinland Saga)進行了瘋狂安利!

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作者介紹

[[401718]]

向曉宇(圖右),@Mukosame。普渡大學博士在讀,電氣與計算機工程,本科清華畢業。博士階段研究重點是圖像和視頻增強,面部對齊和識別的深度學習。

今年即將加入Facebook Reality Labs實驗室的On-Device AI團隊,成為一名研究科學家。

感興趣的同學戳鏈接嘗試吧:https://github.com/Mukosame/Anime2Sketch

 

 

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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