文件名称：FastPhotoStyle：样式转换，深度学习，功能转换
文件大小：35.61MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-09 08:41:56
Python
FastPhotoStyle 执照 版权所有（C）2018 NVIDIA Corporation。 版权所有。 根据CC BY-NC-SA 4.0许可（ ）许可。 什么是新的 日期 消息 2018-07-25 移至pytorch 0.4.0。 对于pytorch 0.3.0用户，请查看 。 添加一个显示使用FastPhotoStyle算法的3种方式。 2018-07-10 我们的论文被ECCV 2018大会接受!!!! 关于 给定内容照片和样式照片，代码可以将样式照片的样式转移到内容照片。 该代码背后的算法的详细信息记录在我们的arxiv文件中。 如果您的出版物中使用了此代码存储库，请引用本文。 ， ， ， ， 欧洲计算机视觉会议（ECCV），2018年 教程 请查看。
【文件预览】：
FastPhotoStyle-master
----photo_gif.py(1KB)
----demo_result_style3_seg.pgm.visualization.jpg(47KB)
----demo_result_example1.png(34KB)
----photo_smooth.py(4KB)
----demo_with_ade20k_ssn.py(7KB)
----TUTORIAL.md(14KB)
----process_stylization_folder.py(3KB)
----demo_with_segmentation.gif(774KB)
----demo_mask_poly.png(870KB)
----demo_example3.sh(640B)
----demo_example1.sh(500B)
----demo_result_example2.png(1.56MB)
----process_stylization.py(6KB)
----smooth_filter.py(13KB)
----Dockerfile(1KB)
----download_models.py(1KB)
----ade20k_semantic_rel.npy(176KB)
----models.py(9KB)
----photo_wct.py(7KB)
----process_stylization_ade20k_ssn.py(9KB)
----demo_result_content3_seg.pgm.visualization.jpg(82KB)
----demo.py(2KB)
----LICENSE.md(19KB)
----README.md(2KB)
----demo_result_example3.png(280KB)
----converter.py(4KB)
----.gitignore(134B)
----download_models.sh(55B)
----PhotoWCTModels()
--------photo_wct.pth(31.86MB)
----demo_example1_fast.sh(548B)
----teaser.png(2.36MB)