MindSpore社区活动——定制自己的图像风格

昇思MindSpore 昇思MindSpore 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网 我也要 + 加入社区

奖励规则 

发帖审核通过的用户可以获得60元的京东自选奖品。

 

活动时间

2026年1月14日——2026年1月31日

 

参与方式

  1. 加入CSDN的昇思MindSpore社区,将已加入的用户名和昇思MindSpore信息进行截图。如图:
  2. 参考MindSpore官网中的案例“Pix2Pix实现图像转换”。进行复现并详细记录体验过程。

  3. 将前两步的截图和体验过程发布为一篇个人博客,并在“昇思MindSpore论坛→技术干货 Technology→应用实践 Application Cases”中同步发帖子。
  4. 将个人的博客链接和论坛帖子链接回复在活动帖下方即可。
  5. 发布博客和帖子的内容审核通过,即可获得奖励!!!

 

注意事项

  1. 请勿盗用他人截图、内容等,一经发现无效参与。
  2. 请勿在本帖下方刷帖,否则做无效处理。
  3. 一个账号只可以参与一次。
  4. 最终解释权归MindSpore团队所有。
...全文

相关推荐

人工智能+数图大作业 基于风格迁移模型,在pytorch,mindspore,Ascend等框架和平台的训练和部署.zip

人工智能+数图大作业 基于风格迁移模型,在pytorch,mindspore,Ascend等框架和平台的训练和部署.zip

「已注销」

基于mindspore框架和GAN实现的漫画脸生成python源码+项目说明+模型.zip

1.项目代码功能经验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 【资源说明】 基于mindspore框架和GAN实现的漫画脸生成python源码+项目说明+模型.zip 简介 图像风格迁移领域近期有一篇论文U-GAT-IT提出了一种归一化方法——AdaLIN,能够自动调节Instance Norm和Layer Norm的比重,再结合attention机制能够实现精美的人像日漫风格转换。 主要包含两个生成器Generator和四个辨别器Discriminator,也是本工作的主要完成训练框架转换的部分。本工作主要根据开源的pytorch代码,将其中的风格迁移模型U-GAT-IT的模型定义、训练和测试脚本改成了mindspore框架(具体包括**训练脚本**`./models/UGATIT_sadalin_hourglass.py`和**模型定义文件**`./models/ms/networks.py`),而数据预处理的部分保留原先的pytorch框架。 ## 生成过程 由于实验数据较为匮乏,为了降低训练难度,首先将数据处理成固定的模式。数据处理部分用的是pytorch的模型和框架。主要包含以下几个步骤: - 检测人脸及关键点。 - 根据关键点旋转校正人脸。 - 将关键点边界框按固定的比例扩张并裁剪出人脸区域。 - 使用人像分割模型将背景置白,得到统一的图像模式。 ![image-20220625223031715](./images/image-20220625223031715.png) 最后将去除背景的正脸,输入U-GAT-IT模型中进行漫画风格迁移,得到最终的漫画脸。 硬件环境与依赖库 相关的系统与硬件配置如下: - Linux x86_64 - Ubuntu 18.04 - NVIDIA Tesla T4 (CUDA 11.4) 项目所需的主要依赖库如下: - mindspore 1.7.0 - python 3.7.5 - pytorch 1.7 - tensorflow-gpu 1.14 - face-alignment - dlib 训练 1. 随机初始化权重并重新训练: ```shell python train.py --dataset photo2cartoon ``` 2. 加载预训练参数进行训练: ```shell python train.py --dataset photo2cartoon --pretrained_model pretrained_models ``` 3. 训练过程中会输出iteration和训练的时间、生成器的损失g_loss和辨别器的损失d_loss: 测试 1. 将一张测试照片(亚洲年轻女性)转换为卡通风格: ```shell python test.py --photo_path ./images/photo_test.jpg --save_path ./images/cartoon_result.png ``` 2. 测试输出如下,表示漫画脸生成成功,生成结果存放在`--save_path`设置的路径下。

.whl

CheckOutOfDateMrpSteps.py00000

CheckOutOfDateMrpSteps.py00000

大助794

驱动精灵(驱动精灵家用标准版)

1. 硬件扫描 + 驱动匹配 识别声卡、网卡、显卡、芯片组、打印机、外设,找出缺失 / 异常 / 旧驱动,按硬件 ID 匹配驱动包;适合新装系统、设备管理器黄感叹号。 2. 驱动备份 & 一键还原 装机前备份整套驱动,重装系统后直接恢复,不用重新下载;支持导出独立备份包。 3. 驱动卸载、回滚、清理 删掉冲突旧驱动、残留驱动文件;更新翻车可以回退上一版驱动,解决蓝屏、花屏、无声音。 4. 硬件信息查看 CPU、主板、硬盘、内存、显卡基础信息,附带简单温度监控。 5. 附带小工具 网卡修复、音频修复、DirectX 修复、系统组件修复。

YYcsdn56

产业园区运营负责人如何利用数智工具提升企业创新服务能力?.docx

产业园区运营负责人如何利用数智工具提升企业创新服务能力?

BIZKEEN
评论 4
收藏 已收藏
分享
返回顶部
昇思MindSpore
昇思MindSpore 13,668 成员 1,846 内容