GAN动漫人像生成实现(附带源码)
项目简介
本项目基于生成对抗网络（GAN）实现了一个动漫人像生成系统。通过训练模型，用户可以将真实人像转换为卡通风格的动漫人像。项目附带完整的源代码，方便开发者学习和二次开发。
功能特点
- 图像预处理：包括人脸关键点检测、人脸校正、人脸截取和人脸分割等步骤，确保输入图像的质量。
- 人像卡通化：使用多种卡通风格迁移模型（如Photo2Cartoon、U-GAT-IT、Pix2pix）进行风格迁移，生成高质量的卡通人像。
- 图像融合：支持前景融合和背景融合两种方式，使生成的卡通图像更加自然。
- 参数可调：用户可以根据需求调整各种参数，如融合方式、字体大小、位置等，以获得最佳效果。
使用方法
- 下载模型：从提供的链接下载训练好的模型，并将其放置在
save_model文件夹中。 - 准备数据：将需要转换的人脸图像放入
dataset/img中，将背景图像放入dataset/back_ground中。 - 参数设置：在
main.py文件中找到parse_opt()方法，根据需要调整参数。 - 运行程序：运行
main.py文件，生成的结果将保存在dataset/pre_fuse_output或dataset/back_fuse_output中。
项目结构
dataset/：存放输入图像和中间结果的文件夹。save_model/：存放训练好的模型文件。main.py：主程序文件，包含图像预处理和卡通化处理的代码。parse_opt()：参数设置方法，用户可以在此调整生成效果。
依赖环境
- Python 3.x
- PyTorch
- OpenCV
- 其他依赖库请参考
requirements.txt文件。
致谢
本项目参考了多个开源项目和论文，感谢所有贡献者的努力。特别感谢minivision-ai/photo2cartoon项目提供的宝贵思路。
联系我们
如有任何问题或建议，欢迎通过GitHub Issues联系我们。
希望本项目能帮助你更好地理解和应用GAN技术，生成更多有趣的动漫人像！