基于pix2pix模型的动漫图片自动上色(keras实现,含权重文件)

# Pix2Pix-Keras 基于pix2pix模型的动漫图片自动上色 ###### 环境 - tensorflow-gpu 1.12.0 - Keras 2.2.4 ### 数据集的准备： - 把训练的彩色图片放入datasets\OriginalImages文件夹 - 运行prepare.py进行数据集的处理与准备 - 注意：当前datasets中的训练集过少，可增加训练集进行训练，防止过拟合 ### 训练模型： - 若要加载预训练权重，将权重文件放入weights文件夹 - 最新权重 权重文件.rar - 在demo.py中新建一个pix2pix模型实例 - 调用实例中的train函数进行训练 ### 为新的图片上色: - 将权重文件放入weights文件夹 - 新建一个pix2pix模型实例 - 调用demo.py中的predict_single_image函数进行图片上色 ### Demo(中间的为AI预测，右边的为原始图像): <div align="center"> <img src="images/sample_1.jpg" height="256" width="256" > <img src="images/sample_2.jpg" height="256" width="256" > <img src="images/sample_4.jpg" height="256" width="256" > <img src="images/sample_5.jpg" height="256" width="256" > <img src="images/sample_7.jpg" height="256" width="256" > <img src="images/sample_13.jpg" height="256" width="256" > <img src="images/sample_3.jpg" height="256" width="256" > <img src="images/sample_8.jpg" height="256" width="256" > <img src="images/sample_9.jpg" height="256" width="256" > </div> ### 泛化能力测式（给漫画上色）： <div align="center"> <img src="images/test_1.jpg" height="256" width="265" > <img src="images/generate_test_1.jpg" height="256" width="256" > </div> <div align="center"> <img src="images/test_2.jpg" height="256" width="256" > <img src="images/generate_test_2.jpg" height="256" width="256" > </div>