CPU-friendly Neural Style Transfer con Tensorflow e PyTorch
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Style-Transfer

CPU-friendly Neural Style Transfer con Tensorflow e PyTorch. Basato su VGG-16 e VGG-19.

Descrizione

Crea fantastiche opere d'arte con le tue fotografie lasciando che il tuo PC si ispiri ai grandi pittori del passato e di oggi.

Requisiti

  • Python 3.6
  • Jupyter Notebook
  • PIL
  • Tensorflow
  • Numpy
  • Matplotlib
  • Pygame
  • Clint
  • Torch & Torchvision (Istruzioni Installazione)

I suddetti pacchetti sono reperibili tramite i package manager Anaconda e PyPI.

Istruzioni

Eseguire i Jupyter Notebook cambiando le righe di codice relative alle immagini da caricare, e a quanti minuti si vuole lasciar lavorare l'algoritmo.

Digitare:

$ jupyter notebook

nel proprio terminale ed aprire il notebook che si desidera (VGG-16 o VGG-19).

NOTE

  • Questa è una versione CPU-friendly, si consiglia di non aumentare di oltre 512x512 la risoluzione delle immagini.
  • Per ottenere risultati soddisfacenti con immagini ad alta risoluzione si consiglia l'impiego di una GPU dotata di tecnologia CUDA e di compilare il pacchetto tensorflow-gpu da codice sorgente. Tutorial.
  • La versione VGG-19 non necessita di ulteriori modifiche al livello di codice.
  • È presente una versione commentata all'interno del codice dei notebook che si basa sulla convergenza delle funzioni di perdita. Basta togliere il commento da queste porzioni di codice e commentare quelle della versione originale per poter testare questo metodo.
  • Per ogni dubbio rivolgersi al sottoscritto.

Licenza

Copyright (c) 2018 Emanuele Fabi

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