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deep_preset:[WACV'21]深度预设
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2021-05-23
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深度预设:通过颜色样式转换(WACV'2021)融合和修饰照片 , 先决条件 Ubuntu 16.04 枕头 > = 1.1.0 脾气暴躁的 gdown(用于获取预训练的模型) 开始使用 1.克隆此仓库 git clone https://github.com/minhmanho/deep_preset.git cd deep_preset 2.获取我们训练有素的模型 正成对丢失(PPL)可以在直接样式化照片中改善“深度预设”; 但是,如我们的论文所述,在预测预设时变得更糟。 因此,根据您的需求,请下载带有PPL的Deep Preset,以直接对照片进行样式化 ./models/fetch_model_wPPL.sh 或没有PPL的深度预设用于预设预测。 ./models/fetch_model_woPPL.sh 融合和修饰照片 运行我们的深度预设以将照片样式化为:
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deep_preset-master.zip (36个子文件)
deep_preset-master
networks
__init__.py 0B
blurpool.py 3KB
components.py 3KB
norm.py 3KB
network.py 3KB
models
fetch_model_woPPL.sh 99B
fetch_model_wPPL.sh 98B
dp.py 2KB
docs
css
styles.css 659B
images
intro_1.gif 48.18MB
result.jpg 7.62MB
intro_2.gif 23.04MB
cp.jpg 4.11MB
net.png 6.1MB
story.jpg 1.09MB
index.html 5KB
utils.py 2KB
data
style
8.jpg 1.21MB
2.jpg 5.68MB
1.jpg 1.19MB
6.jpg 3.42MB
3.jpg 7.39MB
5.jpg 1.56MB
4.jpg 1.29MB
7.jpg 5.31MB
content
8.jpg 1.18MB
2.jpg 8.04MB
1.jpg 935KB
6.jpg 4.89MB
3.jpg 5.35MB
5.jpg 5.78MB
4.jpg 5.18MB
7.jpg 3.67MB
base_presets.json 9KB
run.py 1KB
README.md 5KB
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