文件名称：deep_preset:[WACV'21]深度预设
文件大小：151.06MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 08:04:54
deep-learning style-transfer retouching-photos Python
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：
【文件预览】：
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()
--------images()
--------index.html(5KB)
----utils.py(2KB)
----data()
--------style()
--------content()
--------base_presets.json(9KB)
----run.py(1KB)
----README.md(5KB)