Pix2Pix中文版ios客戶端

Pix2Pix中文版ios客戶端是目前最火爆的繪圖軟件，已經被很多網(wǎng)友玩壞了，不管你會不會畫畫，只要你發(fā)揮自己的想象就可以生成精美的抽象圖片，喜歡的 朋友趕快來下載吧！

Pix2Pix中文版官方介紹

《pix2pix 》這是一款最近風靡全球的繪圖軟件，這款軟件可以說是已經被歪果仁玩壞了的節(jié)奏，不過依舊還是非常有樂趣的。它支持將在線手繪出的簡筆畫轉化為真實的貓咪、鞋、包包等圖片，不管你畫成什么樣都能幫你快速轉化，大家可以發(fā)揮自己的想象力，畫出讓人不忍直視的內容。旨在允許任何類型的圖像變換的應用程序無關的訓練。所需要的是包含圖像對A和B的數(shù)據(jù)集，并且可以訓練網(wǎng)絡以變換到任一方向�？赡艿膽�用包括著色，分割，線圖畫到圖像，映射到衛(wèi)星視圖，風格化等。操作在兩個方向上工作，因此通過正確訓練的網(wǎng)絡，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。

Pix2Pix中文版效果預覽

1.立面（facades）

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

2.邊緣轉換成貓咪（edges2cats）

在約2k 存儲貓照片和從那些照片自動生成的邊緣之上訓練。生成了彩色貓對象和一些帶有噩夢的臉。我所見過的最好的一個是貓貓。

一些圖片看起來特別蠕動，因為對動物辨識產生誤判，特別是在眼睛周圍。自動檢測的邊緣在很多情況下不是很好，沒有檢測到貓的眼睛，使得訓練圖像翻譯模型效果更差。

3.邊緣轉換成鞋（edges2shoes）

在從Zappos收集的〜50k鞋子圖片以及從那些圖片自動生成的邊緣的數(shù)據(jù)庫上訓練之后。如果你真的擅長繪制鞋子的邊緣，可以嘗試產生一些新的設計。請記住，因為是在真實的對象上進行訓練，所以如果你可以繪制更多的3D物體，所以似乎工作得更好。

4.邊緣轉換成手袋（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生成邊緣數(shù)據(jù)庫上訓練。如果你在這里畫一個鞋而不是手提包，你會得到一只非常奇怪的紋理鞋。

Pix2Pix中文版功能介紹

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，美麗的風景

- V濾鏡，使照片看起來復古

超過100字的字體：

- 感覺 - 只需提供您目前的感受用一個詞。

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

- 現(xiàn)在和這里 - 我們永遠愛分享這個時刻，這個地方我們呼吸急促。

- 什么 - 還有其他事情要加上你的照片。

使用說明

使用pix2pix-tensorflow的pix2pix.py腳本訓練和導出模型。交互式演示是使用Canvas API 以 Javascript 編寫的，并與通過Tensorflow運行圖像的后端服務器通信。后端服務器可以運行Tensorflow本身，或者將請求轉發(fā)到由Google運行的托管Tensorflow服務的Cloud ML 上。

預訓練模型在GitHub上的數(shù)據(jù)集部分提供。所有的發(fā)布與原來的pix2pix實現(xiàn)應該都是可用的。模型可以使用pix2pix.py腳本從預訓練的模型中導出，導出的模型從GitHub上的服務器README鏈接過來的。

貓照片的邊緣是使用整體嵌套邊緣檢測（Holistically-Nested EdgeDetection）生成的，并且將功能添加到process.py腳本中，并將依賴項添加到Docker鏡像中。