#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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