출처
이탤릭 볼드 이탤릭볼드
기본적으로 설치되어 있어야하는 패키지는 아래 코드 를 사용한다.
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
sys.path.append('/content/drive/My Drive/Youtube_Practice/') # local package import를 위해 경로 지정
from CartoonGAN.network import Transformer # 사용자 module
모델은 pretrain된 모델을 사용한다.
http://vllab1.ucmerced.edu/~yli62/CartoonGAN/
model = Transformer.Transformer()
model.load_state_dict(torch.load('/content/drive/My Drive/Youtube_Practice/CartoonGAN/pretrained_model/Shinkai_net_G_float.pth'))
model.eval()
print('Model loaded!')
이미지 전처리
img_size = 450
img_path = '/content/drive/My Drive/Youtube_Practice/CartoonGAN/test_img/test.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
T = transforms.Compose([
transforms.ToPILImage(),
transforms.Resize(img_size, 2),
transforms.ToTensor()
])
img_input = T(img).unsqueeze(0)
img_input = -1 + 2 * img_input # 0 - 1 -> -1 - +1
plt.figure(figsize=(16, 10))
plt.imshow(img[:, :, ::-1]) # bgr ->rgb
적용
Shinkai_net_G_float.pth
img_output = model(img_input)
img_output = (img_output.squeeze().detach().numpy() + 1.) / 2.
img_output = img_output.transpose([1, 2, 0]) # pytorch(채널, 높이, 너비) -> matplotlib(높이, 너비, 채널)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 16))
axes[0].imshow(img[:, :, ::-1])
axes[1].imshow(img_output[:, :, ::-1])
Hayao_net_G_float.pth
img_output = model(img_input)
img_output = (img_output.squeeze().detach().numpy() + 1.) / 2.
img_output = img_output.transpose([1, 2, 0]) # pytorch(채널, 높이, 너비) -> matplotlib(높이, 너비, 채널)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 16))
axes[0].imshow(img[:, :, ::-1])
axes[1].imshow(img_output[:, :, ::-1])
Paprika_net_G_float.pth
img_output = model(img_input)
img_output = (img_output.squeeze().detach().numpy() + 1.) / 2.
img_output = img_output.transpose([1, 2, 0]) # pytorch(채널, 높이, 너비) -> matplotlib(높이, 너비, 채널)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 16))
axes[0].imshow(img[:, :, ::-1])
axes[1].imshow(img_output[:, :, ::-1])
