1 AnimeGANv2

1.1 原理介绍

AnimeGAN基于2018年CVPR论文CartoonGAN基础上对其进行了一些改进，主要消除了过度风格化以及颜色伪影区域的问题。对于具体原理可以参见作者知乎文章。AnimeGANv2是作者在AnimeGAN的基础上添加了total variation loss的新模型。

1.2 如何使用

1.2.1 快速体验

安装PaddleGAN之后运行如下代码即生成风格化后的图像output_dir/anime.png，其中PATH_OF_IMAGE为你需要转换的图像路径。

from ppgan.apps import AnimeGANPredictor
predictor = AnimeGANPredictor()
predictor.run(PATH_OF_IMAGE)

或者在终端中运行如下命令，也可获得相同结果：

python applications/tools/animeganv2.py --input_image ${PATH_OF_IMAGE}

1.2.1 数据准备

我们下载作者提供的训练数据，训练数据可以从这里下载。下载后解压到data目录下：

wget https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGAN/releases/download/dataset-1/dataset.zip
cd PaddleGAN
unzip YOUR_DATASET_DIR/dataset.zip -d data/animedataset

解压完成后数据分布如下所示：

animedataset
├── Hayao
│   ├── smooth
│   └── style
├── Paprika
│   ├── smooth
│   └── style
├── Shinkai
│   ├── smooth
│   └── style
├── SummerWar
│   ├── smooth
│   └── style
├── test
│   ├── HR_photo
│   ├── label_map
│   ├── real
│   ├── test_photo
│   └── test_photo256
├── train_photo
└── val

1.2.2 训练

示例以训练Hayao风格的数据为例。

为了保证模型具备生成原图的效果，需要预热模型:

python tools/main.py --config-file configs/animeganv2_pretrain.yaml

预热模型完成后，训练风格迁移模型: 注意： 必须先修改在configs/animeganv2.yaml中的pretrain_ckpt参数，确保指向正确的 预热模型权重路径 设置batch size=4，learning rate=0.0002，在一个 GTX2060S GPU上训练30个epoch即可获得较好的效果，其他超参数请参考configs/animeganv2.yaml。

python tools/main.py --config-file configs/animeganv2.yaml

改变目标图像的风格修改configs/animeganv2.yaml中的style参数即可改变风格(目前可选择Hayao,Paprika,Shinkai,SummerWar)。如果您想使用自己的数据集，可以在配置文件中修改数据集为您自己的数据集。

注意： 修改目标风格后，必须计算目标风格数据集的像素均值，并修改configs/animeganv2.yaml中的transform_anime->Add->value参数。

如下例子展示了如何获得Hayao风格图像的像素均值：

python tools/animegan_picmean.py --dataset data/animedataset/Hayao/style
image_num: 1792
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1792/1792 [00:04<00:00, 444.95it/s]
RGB mean diff
[-4.4346957 -8.665916  13.100612 ]

1.2.3 测试

测试模型：

python tools/main.py --config-file configs/animeganv2.yaml --evaluate-only --load ${PATH_OF_WEIGHT}

1.3 结果展示

原始图像	风格化后图像

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1.1 原理介绍

1.2 如何使用

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1.2.1 数据准备

1.2.2 训练

1.2.3 测试

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