系统:PC
日期:2021-10-13
类别:图形图像
版本:v1.0.10
Pix2Pix是一款能够将各种涂鸦作品转换成彩色图画的图片美化工具,我们如果觉得自己绘制的涂鸦作品不是很好看的话。就不妨使用Pix2Pix免费版来对图片进行色彩填充,从而让整个作品一下子就可以变成好看的彩色图,使用起来非常方便。
Pix2pix是一个全新的工具,旨在允许任何类型的图像变换的应用程序无关的训练。所需要的是包含图像对A和B的数据集,并且可以训练网络以变换到任一方向。可能的应用包括着色,分割,线图画到图像,映射到卫星视图,风格化等。操作在两个方向上工作,因此通过正确训练的网络,可以从地图或从彩色分割的建筑立面生成合理的卫星视图。
小编玩了一会儿,简直再次上瘾~
方法很简单,你信手画一个人脸,儿童简笔画水准也好,素描大师水准也好,只要勾勒一个大致的人脸轮廓,然后点击一下中间的红色按钮,神奇的事情就发生了!
你的画作会被AI完善成一幅艺术大作!
1、它可以让你在一个简单而直观的方式来编辑的照片。
2、你可以通过刷卡手势来选择过滤器和排版的话让你的照片的故事。
3、16过滤器:
- P滤镜,你喜爱的肖像
- G滤镜,使您的照片华丽
- S滤镜,美丽的风景
- V滤镜,使照片看起来复古
4、超过100字的字体:
- 感觉 - 只需提供您目前的感受用一个词。
- 气候 - 你可以根据不同的环境不同的镜头,和季节。对不对?
- 现在和这里 - 我们永远爱分享这个时刻,这个地方我们呼吸急促。
- 什么 - 还有其他事情要加上你的照片。
和之前的画猫一样,这个AI应用背后的技术,也是基于有条件对抗网络的图像到图像翻译。这个网络不仅能学习从输入图像到输出图像的映射,而且还能学习一个损失函数来训练这一映射。
这使得传统上可能需要不同损失函数的问题,能够应用相同的通用方法。也就是说能在不必手动设计损失函数的情况下实现合理的结果。
这种方法被证明在以标签图合成照片、从边缘图重建对象、图像着色等任务中有效。
这项研究来自加州大学伯克利分校的Phillip Isola、Jun-Yan Zhu、Tinghui Zhou以及Alexei A. Efros。他们还公布了相关的论文和代码。
最近,我将Isola等人做的pix2pix移植到了Tensorflow 平台。Tensorflow 平台包含在Tensorflow的图像到图像翻译(Image-to-ImageTranslation in Tensorflow)论文中。我采用了一些预训练的模型,并制作了一个网络互动的程序可以直接尝试玩玩。建议使用 Chrome 浏览器来查看效果。
pix2pix模型通过对图像对进行训练来工作,例如给建筑物的立面添加建筑物立面的标签,然后尝试从任何输入图像生成相应的输出图像。这个想法是直接从pix2pix 论文( pix2pix paper)而来,这是一篇好文章。
立面(facades)
在建筑立面数据库上训练有标签的建筑立面。它似乎不知道如何处理一个大的空白区域,但如果放上足够的窗口,那么结果往往合理。绘制“墙”颜色矩形来擦除东西。
我没有建筑立面给定不同部分的名字,所以我只是猜测它们叫什么。
边缘转换成猫咪(edges2cats)
在约2k 存储猫照片和从那些照片自动生成的边缘之上训练。生成了彩色猫对象和一些带有噩梦的脸。我所见过的最好的一个是猫猫。
一些图片看起来特别蠕动,因为对动物辨识产生误判,特别是在眼睛周围。自动检测的边缘在很多情况下不是很好,没有检测到猫的眼睛,使得训练图像翻译模型效果更差。
边缘转换成鞋(edges2shoes)
在从Zappos收集的?50k鞋子图片以及从那些图片自动生成的边缘的数据库上训练之后。如果你真的擅长绘制鞋子的边缘,可以尝试产生一些新的设计。请记住,因为是在真实的对象上进行训练,所以如果你可以绘制更多的3D物体,所以似乎工作得更好。
边缘转换成手袋(edges2handbags)
和前面类似,在从亚马逊收集的?137k手袋图片及从那些照片自动生成边缘数据库上训练。如果你在这里画一个鞋而不是手提包,你会得到一只非常奇怪的纹理鞋。
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一个软件博主路过,顺手赞了一下
下载的挺快
已经用了好多个版本了
明人不说暗话 我好喜欢这款软件 真的,感谢分享
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