用AI把好朋友的照片转换为铅笔素描 —— 【模型识别2020之U2Net】

🚀我的好朋友大概就是这样呐

❤️ 爱了 爱了💙

🔔基础信息

• U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection
• https://arxiv.org/abs/2005.09007
• https://github.com/NathanUA/U-2-Net

本博文，测试该代码的人像 - 素描 转换（风格迁移），记录环境搭建和效果测试；

🎄环境搭建

官方的库版本需求要求如下：

Python 3.6
numpy 1.15.2
scikit-image 0.14.0
python-opencv PIL 5.2.0
PyTorch 0.4.0
torchvision 0.2.1
glob

我自己的 Conda 环境搭建过程如下（安装torch==1.1.0 可用）：

• 服务器：ubuntu1~18.04
• Quadro RTX 5000 16G
• CUDA版本 V10.0.130

conda create -n nice python=3.6.9

conda activate nice

pip install torch==1.1.0

pip install torchvision==0.3.0
或者（建议使用 conda 来安装）
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

pip install pillow==5.2.0

pip install opencv-python

pip install scipy
pip install thop

🎄项目结构如下

🎄项目测试步骤（官方教程）

🎄项目测试（个人记录）

一： 人像素描

python u2net_portrait_test.py

• 该命令是瑞整个图像进行，素描
• 生成效果如下：

二： 人脸素描

python u2net_portrait_demo.py 

• 会检测 图像中人脸位置，只对人脸进行素描

三： 测试命令

python u2net_portrait_composite.py -s 20 -a 0.5

• -s indicates the sigma of gaussian function for blurring the orignal image and -a denotes the alpha weights of the orignal image when fusing them【理解起来就是变的更好看】

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• ❤️ 藏着掖着，不存在的, 好吧 ❤️

• ❤️ 雨露均沾，大叔跑不了 ❤️

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• ❤️ 原图越高清， 转换效果越惊艳 ❤️

GPU内存占用：

• 测试运行：GPU单卡最高占用 5073MiB

💬总结

• 该论文本身是一篇关于 salient object detection（突出物检测） 的文章；
• 不曾想有大佬 把它 用于 human portrait drawing（人物肖像素描）
• 取得不错响应，成为一个如此有趣的项目，不明觉厉...

【突出物检测】的运行效果如下

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不同于图像分割，【突出物检测】只检测图像中 最可爱的 你

🎉可运行代码 + 数据

考虑到一些小伙伴 官方代码 和 模型下载有困难，博主这里把此次博文对应代码上传到网盘，里面包含本次测试使用的代码和下载的预训练模型；

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有需要的小伙伴，搜索关注博主同名公号：墨理学AI ，公号后台，回复 20200101 即可获取 云盘下载链接：

20200101

📢 2021-1-11 素描数据集补充

来自 https://github.com/yiranran/APDrawingGAN 的 人脸照片和对应艺术肖像画数据集 下载链接：

• https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/people/~Yongjin/APDrawingDB.zip

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