軟件介紹

Pix2Pix是一款能夠?qū)⒏鞣N涂鴉作品轉(zhuǎn)換成彩色圖畫的圖片美化工具，我們?nèi)绻�覺得自己繪制的涂鴉作品不是很好看的話。就不妨使用Pix2Pix免費(fèi)版來對(duì)圖片進(jìn)行色彩填充，從而讓整個(gè)作品一下子就可以變成好看的彩色圖，使用起來非常方便。

Pix2Pix軟件簡(jiǎn)介

Pix2pix是一個(gè)全新的工具，旨在允許任何類型的圖像變換的應(yīng)用程序無關(guān)的訓(xùn)練。所需要的是包含圖像對(duì)A和B的數(shù)據(jù)集，并且可以訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)以變換到任一方向。可能的應(yīng)用包括著色，分割，線圖畫到圖像，映射到衛(wèi)星視圖，風(fēng)格化等。操作在兩個(gè)方向上工作，因此通過正確訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)，可以從地圖或從彩色分割的建筑立面生成合理的衛(wèi)星視圖。

小編玩了一會(huì)兒，簡(jiǎn)直再次上癮~

方法很簡(jiǎn)單，你信手畫一個(gè)人臉，兒童簡(jiǎn)筆畫水準(zhǔn)也好，素描大師水準(zhǔn)也好，只要勾勒一個(gè)大致的人臉輪廓，然后點(diǎn)擊一下中間的紅色按鈕，神奇的事情就發(fā)生了！

你的畫作會(huì)被AI完善成一幅藝術(shù)大作！

軟件功能

1、它可以讓你在一個(gè)簡(jiǎn)單而直觀的方式來編輯的照片。

2、你可以通過刷卡手勢(shì)來選擇過濾器和排版的話讓你的照片的故事。

3、16過濾器：

- P濾鏡，你喜愛的肖像

- G濾鏡，使您的照片華麗

- S濾鏡，美麗的風(fēng)景

- V濾鏡，使照片看起來復(fù)古

4、超過100字的字體：

- 感覺 - 只需提供您目前的感受用一個(gè)詞。

- 氣候 - 你可以根據(jù)不同的環(huán)境不同的鏡頭，和季節(jié)。對(duì)不對(duì)?

- 現(xiàn)在和這里 - 我們永遠(yuǎn)愛分享這個(gè)時(shí)刻，這個(gè)地方我們呼吸急促。

- 什么 - 還有其他事情要加上你的照片。

Pix2Pix技術(shù)說明

和之前的畫貓一樣，這個(gè)AI應(yīng)用背后的技術(shù)，也是基于有條件對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像到圖像翻譯。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)不僅能學(xué)習(xí)從輸入圖像到輸出圖像的映射，而且還能學(xué)習(xí)一個(gè)損失函數(shù)來訓(xùn)練這一映射。

這使得傳統(tǒng)上可能需要不同損失函數(shù)的問題，能夠應(yīng)用相同的通用方法。也就是說能在不必手動(dòng)設(shè)計(jì)損失函數(shù)的情況下實(shí)現(xiàn)合理的結(jié)果。

這種方法被證明在以標(biāo)簽圖合成照片、從邊緣圖重建對(duì)象、圖像著色等任務(wù)中有效。

這項(xiàng)研究來自加州大學(xué)伯克利分校的Phillip Isola、Jun-Yan Zhu、Tinghui Zhou以及Alexei A. Efros。他們還公布了相關(guān)的論文和代碼。

Pix2Pix使用方法

最近，我將Isola等人做的pix2pix移植到了Tensorflow 平臺(tái)。Tensorflow 平臺(tái)包含在Tensorflow的圖像到圖像翻譯(Image-to-ImageTranslation in Tensorflow)論文中。我采用了一些預(yù)訓(xùn)練的模型，并制作了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)的程序可以直接嘗試玩玩。建議使用 Chrome 瀏覽器來查看效果。

pix2pix模型通過對(duì)圖像對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練來工作，例如給建筑物的立面添加建筑物立面的標(biāo)簽，然后嘗試從任何輸入圖像生成相應(yīng)的輸出圖像。這個(gè)想法是直接從pix2pix 論文( pix2pix paper)而來，這是一篇好文章。

立面(facades)

在建筑立面數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練有標(biāo)簽的建筑立面。它似乎不知道如何處理一個(gè)大的空白區(qū)域，但如果放上足夠的窗口，那么結(jié)果往往合理。繪制“墻”顏色矩形來擦除東西。

我沒有建筑立面給定不同部分的名字，所以我只是猜測(cè)它們叫什么。

邊緣轉(zhuǎn)換成貓咪(edges2cats)

在約2k 存儲(chǔ)貓照片和從那些照片自動(dòng)生成的邊緣之上訓(xùn)練。生成了彩色貓對(duì)象和一些帶有噩夢(mèng)的臉。我所見過的最好的一個(gè)是貓貓。

一些圖片看起來特別蠕動(dòng)，因?yàn)閷?duì)動(dòng)物辨識(shí)產(chǎn)生誤判，特別是在眼睛周圍。自動(dòng)檢測(cè)的邊緣在很多情況下不是很好，沒有檢測(cè)到貓的眼睛，使得訓(xùn)練圖像翻譯模型效果更差。

邊緣轉(zhuǎn)換成鞋(edges2shoes)

在從Zappos收集的?50k鞋子圖片以及從那些圖片自動(dòng)生成的邊緣的數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練之后。如果你真的擅長(zhǎng)繪制鞋子的邊緣，可以嘗試產(chǎn)生一些新的設(shè)計(jì)。請(qǐng)記住，因?yàn)槭窃谡鎸?shí)的對(duì)象上進(jìn)行訓(xùn)練，所以如果你可以繪制更多的3D物體，所以似乎工作得更好。

邊緣轉(zhuǎn)換成手袋(edges2handbags)

和前面類似，在從亞馬遜收集的?137k手袋圖片及從那些照片自動(dòng)生成邊緣數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練。如果你在這里畫一個(gè)鞋而不是手提包，你會(huì)得到一只非常奇怪的紋理鞋。