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  • 我用AI给女友画了一幅画,这届算法有点强!

    万次阅读 多人点赞 2021-05-13 18:24:29
    为艺术而生的素描提取器

    大家好,我是 Jack。

    小时候,我其实还是有点艺术细胞的,喜欢看火影忍者和七龙珠的我,虽然没学过绘画,但也笨手笨脚地画了不少作品。

    特意叫我妈,把我收藏多年的小破本拿出来,分享下我儿时的快乐。

    小学几年级画的记不清了,只记得一画就是小半天,还拿去学校显摆了一番。

    如今,再让我拿起铅笔,画个素描,我是画不出来了。

    不过,我另辟蹊径,用起了算法。我lbw,没有开挂!

    Anime2Sketch

    Anime2Sketch 是一个动画、漫画、插画等艺术作品的素描提取器

    给我个艺术作品,我直接把它变成素描作品:

     

    耗时1秒临摹的素描作品:

     

    Anime2Sketch 算法也非常简单,就是一个 UNet 结构,生成素描作品,可以看下它的网络结构:

    import torch 
    import torch.nn as nn 
    import functools
    
    
    class UnetGenerator(nn.Module):
        """Create a Unet-based generator"""
    
        def __init__(self, input_nc, output_nc, num_downs, ngf=64, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_dropout=False):
            """Construct a Unet generator
            Parameters:
                input_nc (int)  -- the number of channels in input images
                output_nc (int) -- the number of channels in output images
                num_downs (int) -- the number of downsamplings in UNet. For example, # if |num_downs| == 7,
                                    image of size 128x128 will become of size 1x1 # at the bottleneck
                ngf (int)       -- the number of filters in the last conv layer
                norm_layer      -- normalization layer
            We construct the U-Net from the innermost layer to the outermost layer.
            It is a recursive process.
            """
            super(UnetGenerator, self).__init__()
            # construct unet structure
            unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf * 8, ngf * 8, input_nc=None, submodule=None, norm_layer=norm_layer, innermost=True)  # add the innermost layer
            for _ in range(num_downs - 5):          # add intermediate layers with ngf * 8 filters
                unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf * 8, ngf * 8, input_nc=None, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer, use_dropout=use_dropout)
            # gradually reduce the number of filters from ngf * 8 to ngf
            unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf * 4, ngf * 8, input_nc=None, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer)
            unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf * 2, ngf * 4, input_nc=None, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer)
            unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf, ngf * 2, input_nc=None, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer)
            self.model = UnetSkipConnectionBlock(output_nc, ngf, input_nc=input_nc, submodule=unet_block, outermost=True, norm_layer=norm_layer)  # add the outermost layer
    
        def forward(self, input):
            """Standard forward"""
            return self.model(input)
    
    class UnetSkipConnectionBlock(nn.Module):
        """Defines the Unet submodule with skip connection.
            X -------------------identity----------------------
            |-- downsampling -- |submodule| -- upsampling --|
        """
    
        def __init__(self, outer_nc, inner_nc, input_nc=None,
                     submodule=None, outermost=False, innermost=False, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_dropout=False):
            """Construct a Unet submodule with skip connections.
            Parameters:
                outer_nc (int) -- the number of filters in the outer conv layer
                inner_nc (int) -- the number of filters in the inner conv layer
                input_nc (int) -- the number of channels in input images/features
                submodule (UnetSkipConnectionBlock) -- previously defined submodules
                outermost (bool)    -- if this module is the outermost module
                innermost (bool)    -- if this module is the innermost module
                norm_layer          -- normalization layer
                use_dropout (bool)  -- if use dropout layers.
            """
            super(UnetSkipConnectionBlock, self).__init__()
            self.outermost = outermost
            if type(norm_layer) == functools.partial:
                use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d
            else:
                use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d
            if input_nc is None:
                input_nc = outer_nc
            downconv = nn.Conv2d(input_nc, inner_nc, kernel_size=4,
                                 stride=2, padding=1, bias=use_bias)
            downrelu = nn.LeakyReLU(0.2, True)
            downnorm = norm_layer(inner_nc)
            uprelu = nn.ReLU(True)
            upnorm = norm_layer(outer_nc)
    
            if outermost:
                upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc,
                                            kernel_size=4, stride=2,
                                            padding=1)
                down = [downconv]
                up = [uprelu, upconv, nn.Tanh()]
                model = down + [submodule] + up
            elif innermost:
                upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc, outer_nc,
                                            kernel_size=4, stride=2,
                                            padding=1, bias=use_bias)
                down = [downrelu, downconv]
                up = [uprelu, upconv, upnorm]
                model = down + up
            else:
                upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc,
                                            kernel_size=4, stride=2,
                                            padding=1, bias=use_bias)
                down = [downrelu, downconv, downnorm]
                up = [uprelu, upconv, upnorm]
    
                if use_dropout:
                    model = down + [submodule] + up + [nn.Dropout(0.5)]
                else:
                    model = down + [submodule] + up
    
            self.model = nn.Sequential(*model)
    
        def forward(self, x):
            if self.outermost:
                return self.model(x)
            else:   # add skip connections
                return torch.cat([x, self.model(x)], 1)
    
    
    def create_model(gpu_ids=[]):
        """Create a model for anime2sketch
        hardcoding the options for simplicity
        """
        norm_layer = functools.partial(nn.InstanceNorm2d, affine=False, track_running_stats=False)
        net = UnetGenerator(3, 1, 8, 64, norm_layer=norm_layer, use_dropout=False)
        ckpt = torch.load('weights/netG.pth')
        for key in list(ckpt.keys()):
            if 'module.' in key:
                ckpt[key.replace('module.', '')] = ckpt[key]
                del ckpt[key]
        net.load_state_dict(ckpt)
        if len(gpu_ids) > 0:
            assert(torch.cuda.is_available())
            net.to(gpu_ids[0])
            net = torch.nn.DataParallel(net, gpu_ids)  # multi-GPUs
        return net

    UNet 应该都很熟悉了,就不多介绍了。

    项目地址:https://github.com/Mukosame/Anime2Sketch

    环境部署也很简单,只需要安装以下三个库:

    torch>=0.4.1
    torchvision>=0.2.1
    Pillow>=6.0.0
    

    然后下载权重文件,即可。

    权重文件放在了GoogleDrive,为了方便大家,我将代码和权重文件,还有一些测试图片,都打包好了。

    直接下载,即可运行(提取码:a7r4):

    https://pan.baidu.com/s/1h6bqgphqUUjj4fz61Y9HCA

    进入项目根目录,直接运行命令:

    python3 test.py --dataroot test_samples --load_size 512 --output_dir results
    

    运行效果:

    “画”得非常快,我在网上找了一些图片进行测试。

    鸣人和带土:

    柯南和灰原哀:

    絮叨

    使用算法前:

    这样的素描,没有灵魂!

    使用算法后:

    拿了一些真人的图片进行了测试,发现效果很差,果然真人的线条还是要复杂一些的。

    最后再送大家一本,帮助我拿到 BAT 等一线大厂 offer 的数据结构刷题笔记,是一位 Google 大神写的,对于算法薄弱或者需要提高的同学都十分受用(提起码:m19c):

    BAT 大佬分类总结的 Leetcode 刷题模版,助你搞定 90% 的面试

    以及我整理的 BAT 算法工程师学习路线,书籍+视频,完整的学习路线和说明,对于想成为算法工程师的,绝对能有所帮助(提取码:jack):

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    我是 Jack,我们下期见。

    展开全文
  •   1. 用python做数字油画 模块: pillow   2. 从一幅画学习风格,去画另一幅画 http://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html  

     

     

    1. 用python做数字油画

    模块: pillow

     

    2. 从一幅画学习风格,去画另一幅画

    http://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html

     

    展开全文
  • python使用数据画一幅画

    千次阅读 2018-09-25 13:15:05
    python使用数据画一幅画 使用网站https://services.swpc.noaa.gov/text/predicted-sunspot-radio-flux.txt对黑子预测的数据作出一幅图表,并输出为PDF,使用的环境为python3.6 源代码如下: import urllib....

    python使用数据画一幅画

    使用网站https://services.swpc.noaa.gov/text/predicted-sunspot-radio-flux.txt对黑子预测的数据作出一幅图表,并输出为PDF,使用的环境为python3.6
    源代码如下:

    import urllib.request
    from urllib.request import urlopen
    from reportlab.graphics.shapes import *
    from reportlab.graphics.charts.lineplots import LinePlot
    from reportlab.graphics.charts.textlabels import Label
    from reportlab.graphics import renderPDF
    
    URL='http://services.swpc.noaa.gov/text/predicted-sunspot-radio-flux.txt'
    COMMENT_CHARS='#:'
    
    drawing=Drawing(400,200)
    data=[]
    for line in urlopen(URL).readlines():
        line=line.decode()
        if not line.isspace() and not line[0] in COMMENT_CHARS:
            data.append([float(n) for n in line.split()])
    
    
    pred=[row[2] for row in data]
    high=[row[3] for row in data]
    low=[row[4] for row in data]
    times=[row[0]+row[1]/12.0 for row in data]
    lp=LinePlot()
    lp.x=50
    lp.y=50
    lp.height=125
    lp.width=300
    lp.data=[tuple(zip(times,pred)),tuple(zip(times,high)),tuple(zip(times,low))]
    lp.lines[0].strokeColor=colors.blue
    lp.lines[1].strokeColor=colors.red
    lp.lines[2].strokeColor=colors.green
    
    drawing.add(lp)
    drawing.add(String(250,150,'Sunspots',fontsize=14,fillColor=colors.red))
    
    renderPDF.drawToFile(drawing,'report3.pdf','Sunspots')
    

    与python2中还是有一些语句不同的。
    引用如下:

    https://blog.csdn.net/jtscript/article/details/44357479

    展开全文
  • 一文教你如何用turtle【樱花树】+【爱心】,还有【樱花树+爱心】合体版。不一样的【樱花树+爱心】送给不一样的你,520!「可以拿去送给自己喜欢的人」【白嫖代码哦】,快点点进来看看吧!!!

    Author:AXYZdong 自动化专业 工科男
    有一点思考,有一点想法,有一点理性!
    定个小小目标,努力成为习惯!在最美的年华遇见更好的自己!
    CSDN@AXYZdong,CSDN首发,AXYZdong原创
    唯一博客更新的地址为: 👉 AXYZdong的博客 👈

    在这里插入图片描述


    前言

    灵感来源 或者说 什么促使了我写这篇文章 :

    • 520是一个独特的一个日子
    • 之前用了Turtle库画了爱心,然后又参照一些大佬的文章,画了樱花树。
    • 想把【樱花树+爱心】这两者结合起来,做一个小礼物送给不一样的你!

    话说作为单身狗为啥要写这篇文章 ? emmm ,你就当是白嫖喽

    一、樱花树

    关于樱花树,CSDN上面好多大佬都已经将代码开源,我只是一个搬运工,参考大佬的代码!

    • 代码
    import turtle as T
    import random
    import time
    
    # 画樱花的躯干(60,t)
    def Tree(branch, t):
        time.sleep(0.0005)
        if branch > 3:
            if 8 <= branch <= 12:
                if random.randint(0, 2) == 0:
                    t.color('snow')  # 白
                else:
                    t.color('lightcoral')  # 淡珊瑚色
                t.pensize(branch / 3)
            elif branch < 8:
                if random.randint(0, 1) == 0:
                    t.color('snow')
                else:
                    t.color('lightcoral')  # 淡珊瑚色
                t.pensize(branch / 2)
            else:
                t.color('sienna')  # 赭(zhě)色
                t.pensize(branch / 10)  # 6
            t.forward(branch)
            a = 1.5 * random.random()
            t.right(20 * a)
            b = 1.5 * random.random()
            Tree(branch - 10 * b, t)
            t.left(40 * a)
            Tree(branch - 10 * b, t)
            t.right(20 * a)
            t.up()
            t.backward(branch)
            t.down()
    
    # 掉落的花瓣
    def Petal(m, t):
        for i in range(m):
            a = 200 - 400 * random.random()
            b = 10 - 20 * random.random()
            t.up()
            t.forward(b)
            t.left(90)
            t.forward(a)
            t.down()
            t.color('lightcoral')  # 淡珊瑚色
            t.circle(1)
            t.up()
            t.backward(a)
            t.right(90)
            t.backward(b)
    # 绘图区域
    t = T.Turtle()
    # 画布大小
    w = T.Screen()
    t.hideturtle()  # 隐藏画笔
    t.getscreen().tracer(5, 0)
    w.screensize(1000,800,'wheat')  # wheat小麦
    t.left(90)
    t.up()
    t.backward(150)
    t.down()
    t.color('sienna')
        
    # 画樱花的躯干
    Tree(60, t)
    # 掉落的花瓣
    Petal(300, t)
    w.exitonclick()
    
    • 效果

    在这里插入图片描述

    二、爱心

    • 代码
    from turtle import *
    
    penup()
    goto(-100,-100)
    pensize(4)
    color('pink','pink')
    
    left(90)
    forward(100)
    pendown()
    begin_fill()
    circle(70,230)
    forward(140)
    end_fill()
    
    begin_fill()
    seth(40)
    forward(135)
    right(5)
    circle(70,235)
    end_fill()
    
    penup()
    goto(100,-100)
    pencolor('black')
    write("By AXYZdong", font=('方正行黑简体', 30, 'normal'))
    
    hideturtle()
    mainloop()
    
    • 效果

    在这里插入图片描述
    关于画爱心谈谈自我的感受:

    • 对于坐标和各种角度转换可能需要思考一下,要让小乌龟知道你想让它干什么
    • turtle up 和 turtle down 注意使用的时机
    • turtle write 写文本时,使用电脑里已有的字体

    三、添加文字

    def Font():
        t.penup()
        t.goto(-500,-300)
        t.pencolor('black')
        t.write("By AXYZdong,不一样的樱花+爱心送给不一样的你,520", font=('方正行黑简体', 30, 'normal'))
    

    四、樱花树+爱心+文字

    • 完整代码,亲测可用
    # =============================================
    # --*-- coding: utf-8 --*--
    # @Time    : 2020-05-20
    # @Author  : AXYZdong
    # @CSDN    : https://blog.csdn.net/qq_43328313
    # @FileName: 520.py
    # @Software: Python3.7
    # =============================================
    import turtle as T
    import random
    import time
    
    # 画樱花的躯干(60,t)
    def Tree(branch, t):
        time.sleep(0.0005)
        if branch > 3:
            if 8 <= branch <= 12:
                if random.randint(0, 2) == 0:
                    t.color('snow')  # 白
                else:
                    t.color('lightcoral')  # 淡珊瑚色
                t.pensize(branch / 3)
            elif branch < 8:
                if random.randint(0, 1) == 0:
                    t.color('snow')
                else:
                    t.color('lightcoral')  # 淡珊瑚色
                t.pensize(branch / 2)
            else:
                t.color('sienna')  # 赭(zhě)色
                t.pensize(branch / 10)  # 6
            t.forward(branch)
            a = 1.5 * random.random()
            t.right(20 * a)
            b = 1.5 * random.random()
            Tree(branch - 10 * b, t)
            t.left(40 * a)
            Tree(branch - 10 * b, t)
            t.right(20 * a)
            t.up()
            t.backward(branch)
            t.down()
    
    # 掉落的花瓣
    def Petal(m, t):
        for i in range(m):
            a = 200 - 400 * random.random()
            b = 10 - 20 * random.random()
            t.up()
            t.forward(b)
            t.left(90)
            t.forward(a)
            t.down()
            t.color('lightcoral')  # 淡珊瑚色
            t.circle(1)
            t.up()
            t.backward(a)
            t.right(90)
            t.backward(b)
            
    # 爱心
    def Love(x ,y):
        t.up()
        t.home()   
        t.goto(x,y)
        t.pensize(4)
        t.color('pink','pink')  # 粉
        t.left(90)
        t.forward(100)
        t.down()
        t.begin_fill()
        t.circle(70,230)
        t.forward(140)
        t.end_fill()
        t.begin_fill()
        t.seth(40)
        t.forward(135)
        t.right(5)
        t.circle(70,235)
        t.end_fill()
        t.up()
    
    # 文字
    def Font():
        t.penup()
        t.goto(-500,-300)
        t.pencolor('black')
        t.write("By AXYZdong,不一样的樱花+爱心送给不一样的你,520", font=('方正行黑简体', 30, 'normal'))
    
    # 绘图区域
    t = T.Turtle()
    # 画布大小
    w = T.Screen()
    t.hideturtle()  # 隐藏画笔
    t.getscreen().tracer(5, 0)
    w.screensize(1000,800,'wheat')  # wheat小麦
    t.left(90)
    t.up()
    t.backward(150)
    t.down()
    t.color('sienna')
        
    # 画樱花的躯干
    Tree(60, t)
    # 掉落的花瓣
    Petal(300, t)
    # 爱心
    Love(-400, 100)
    Love(400, 100)
    Love(-400,-150)
    Love(400,-150)
    # 文字
    Font()
    
    w.exitonclick()
    
    • 效果

    在这里插入图片描述

    • 也可以画点小圆圈装饰一下,灵感来源于 @1_bit 大佬

    # 装饰画布
    def Decorate(m):
        x,y=-900,-400
        for i in range(30):
            t.up()
            t.goto(x,y)
            x+=100
            t.down()
            yval=50
            for i in range(m):
                a = 100*random.random()
                b = 2*random.random()
                if a>59:
                    t.color('#FE2E9A')
                else:
                    t.color('#04B486')
                t.circle(5)
                t.up()
                t.goto(x,y+(yval*b))
                t.fd(a)
                yval+=50
                t.down()      
    

    装饰完了后就是文章开头的那个样子啦 !

    总结

    独特的日期 + 创作的灵感 ,产生不一样的的火花。不一样的【樱花树+爱心】送给不一样的你,520 !

    看完这篇文章之后,告诉你一个坏消息:
    博主可能要停更一段时间,毕竟期末考试它要来了,emmm,下一篇博客更精彩!


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    「情人节快到了」“码”出礼物,一片“芯”意


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空空如也

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