#写真をアニメに変えるAnimeGANv2を、自分で用意したアニメデータで学習する方法です
#アニメの好みは人それぞれ、自分の好みのアニメ風写真を生成したい
#自分でモデルを学習させよう
AnimeGANv2を自分で用意したアニメデータでトレーニングすれば、自分なりのモデルが出来上がります。
#手順
１、AnimeGANv2のリポジトリをクローンします。
２、アニメとリアルの写真をできるだけたくさん用意します。
datasetフォルダーに以下のように集めた写真を配置します。
dataset
|
|__ DatasetName
| |
| |__style
| |
| |__anime0.jpg
| |__anime1.jpg
| |__....
|
|__train_photo
| |__real0.jpg
| |__real1.jpg
| |__....
|
|__val
|
|__test_real0.jpg
|__test_real1.jpg
valは、トレーニング中に変換サンプルを生成するのに使われます。
３、アニメの線をぼかします。
python edge_smooth.py --dataset {DatasetName} --img_size 256
4、トレーニングを開始します。
python train.py --dataset Own --epoch 101 --init_epoch 10 --save_freq 10
--epochの回数トレーニングが行われます。
1epochごとにvalの写真をモデルで変換したサンプルがsampleフォルダに保存されます。
--save_freqごとに、checkpointフォルダにモデルの状態が保存され、
トレーニングを中断した後も、checkpointの状態で続きのトレーニングができます。
[epoch20]
まだ途中ですが、イラストっぽくなってます。
#いろいろなスタイルでためしてみよう
いろいろなアニメフィルターが作れたらおもしろいですよね。
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Core MLやARKitを使ったアプリを作っています。
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