【源码】基于改进UGATIT的人像手绘风格转换系统

项目简介

本项目基于改进的U-GAT-IT算法打造人像手绘风格转换系统。该系统能在保留原图像身份信息与纹理细节的基础上，把真实照片转化为手绘风格的非真实感图像。借助无监督图像到图像的转换方法，系统可在无成对数据的情况下实现高质量图像转换，降低了数据收集和标注成本。

项目的主要特性和功能

• U-GAT-IT算法改进：采用改进的自适应图层实例归一化（AdaLIN）和注意力机制，实现更精细的图像转换。
• 注意力机制：通过全局和平均池化下的类激活图（CAM）引导模型关注重要区域，实现鲁棒的图像转换。
• 图像转换：可将真实照片转换为手绘风格图像，同时保留人物身份信息和纹理细节。
• 无监督学习：无需成对数据，降低数据收集和标注成本。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件： 1. 环境准备：安装所需的依赖库，如TensorFlow、Python等。 2. 模型下载：从完整源码&环境部署视频教程&自定义UI界面下载模型文件。 3. 数据处理：准备输入图像，并进行预处理，如人脸检测、裁剪和校正等。 4. 模型加载：加载预训练的U-GAT-IT模型。 5. 风格转换：将预处理后的图像输入模型进行风格转换。 6. 结果展示：展示转换后的手绘风格图像。

注意：由于项目包含自定义的模型结构和改进，使用前需确保正确安装和配置所有依赖库。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】