ChipGAN

チップGAN

中国の水墨画スタイルの転送用 ChipGAN

トレーニングとテスト

1. コードはpython2.7 + pytorch3.0に基づいています。
2. 2 つの .sh ファイルは、モデルのトレーニングとテストに使用されます。
3. 他のスタイル設定タスク用に「train_horse2_edge_10_dec_150.sh」を変更できます。
4. 事前トレーニングされたモデルはチェックポイント ファイル内にあります。
5. 「bash test_horse2_10_dec_150.sh」を直接実行して、「結果」ファイル内のスタイリッシュな画像を取得できます。

CHIPPHI データセット

1. データセットは https://pan.baidu.com/s/1oXFVv1tZCkUSoH2pSxWFSA からパスワードnqhiを使用してダウンロードできます。

引用

 @inproceedings{10.1145/3240508.3240655,
author = {He, Bin and Gao, Feng and Ma, Daiqian and Shi, Boxin and Duan, Ling-Yu},
title = {ChipGAN: A Generative Adversarial Network for Chinese Ink Wash Painting Style Transfer},
year = {2018},
isbn = {9781450356657},
publisher = {Association for Computing Machinery},
address = {New York, NY, USA},
url = {https://doi.org/10.1145/3240508.3240655},
doi = {10.1145/3240508.3240655},
booktitle = {Proceedings of the 26th ACM International Conference on Multimedia},
pages = {1172–1180},
numpages = {9},
keywords = {generative adversarial network, style transfer, painting},
location = {Seoul, Republic of Korea},
series = {MM ’18}
}

コンタクタ

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