基于生成对抗网络的照片动漫风格化

• 作者: 周燕玲 段金玲 谭高斌
• 来源期刊: 江西科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 图像风格化 生成对抗网络 AnimeGAN VGG模型 Pytorch Tensorflow
• 年，卷（期）: 2023,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 581-584,595
• 页数: 4页
• 分类号: TP317.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2022.03.030

摘要

基于Tensorflow训练了人脸动漫化模型和风景动漫风格转换的模型，并将此模型转为可在PyTorch下使用，摆脱Tensorflow的环境限制，仅需配置PyTorch相关环境即可成功使用。通过这些模型，用户可以将现实世界的图片转换为动漫的风格，体验到简单创作的乐趣。2个模型的训练使用新型的轻量级生成对抗网络AnimeGAN，以实现快速的动画风格转换。