李云龙二次元风格化！一键star、fork，你也可以生成这样的团长！

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1.模型简介

1.1AnimeGANv2

本文使用了animeGANv2进行了视频的风格迁移。
animeGANv2，顾名思义，是其前作AnimeGAN的改进版，改进方向主要在以下4点：

• 解决了生成的图像中的高频伪影问题。
• 它易于训练，并能直接达到论文所述的效果。
• 进一步减少生成器网络的参数数量。(现在生成器大小 8.17Mb)
• 尽可能多地使用来自BD电影的新的高质量的风格数据。
  效果图参考：
  
  本文则是使用了paddlepaddle预训练好的animeGANv2模型对李云龙名场面视频进行了风格化迁移，详情请看下文分解。

2.实现思路

3.素材准备

首先要找到自己要操作的视频素材，将视频的音频单独提取出来备用
我自己找的资源放在了codes/videos/liyunlong文件夹下，是李云龙名场面：
你咋不敢跟旅长干一架呢！→旅长我给你跪下了

4.代码实操：

话不多说，首先是环境的基本配置

• 安装基本环境

!pip install -r codes/PaddleGAN-develop/requirements.txt

• 导入基本环境

import paddle 
import os 
import sys 
sys.path.insert(0,'codes/PaddleGAN-develop')
from ppgan.apps import AnimeGANPredictor

5.GAN它！

友情提示：此处最好使用GPU环境，cpu推理属实是有点点慢
进行模型的推理：

使用paddlepaddle预训练好的animeGANv2模型对视频进行风格迁移：

from ppgan.apps import AnimeGANPredictor
import cv2

predictor = AnimeGANPredictor('',None,)
video_src = 'codes/videos/liyunlong/格式工厂混流 亮剑-03+亮剑-03+亮剑-04 00_00_23-.mp4'
video_ = cv2.VideoCapture(video_src)
video_name_ = os.path.basename(video_src)
total_frames = video_.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
fps_ = video_.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
print("video {}, fps:{}, total frames:{}...".format(video_name_, fps_, total_frames))
frame_count_ = 0
save_per_frames = 1
dst_dir = 'codes/videos/liyunlong/'
out_video = cv2.VideoWriter('{}/hayao_{}'.format(dst_dir, video_name_),
                                cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'), int(fps_),
                                (int(video_.get(3)), int(video_.get(4))))
print('now begin...')
while True:
    ret_, frame_ = video_.read()
    if not ret_:  # or len(fps_list_) == 0:
        print('end of video...')
        break
    result_frame = predictor.anime_image_only(frame_)
    if frame_count_ % save_per_frames == 0:
        out_video.write(result_frame)
    frame_count_ = frame_count_ + 1
    if frame_count_ % 100 == 0:
        print("{}/{} processed...".format(frame_count_, int(total_frames)), flush=False)

6.最终视频

合成最终所需要的视频：

# 合并生成的视频和之前分离的音频：
!ffmpeg -i codes/videos/liyunlong/hayao_格式工厂混流 亮剑-03+亮剑-03+亮剑-04 00_00_23-.mp4 -i codes/videos/liyunlong/音频1.aac -c:v copy -c:a aac -strict experimental codes/videos/liyunlong/李云龙二次元化.mp4

这样就大功告成啦~~~
你可以在此基础上：

• 更换你喜欢的视频
• 更换其他paddle预训练好的模型
• 甚至可以尝试自己动手训练定制化的模型！

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在PaddleGAN 的基础上做了些微小的改动,鸣谢.