并安装相应第三方库与下载预训练模型!gitclonehttps://github.com/cedro3/stylegan2.git!pipinstall--upgradegdownimportgdowngdown.download('https://drive.google.com/u/1/uc?id=1_NUX9_xRGjce1KbCxT4frUsFWctlN4ZC','network-tadne.pkl',quiet=False)本代码基于tensorflow，得到了广大开发者的喜欢，也有分享过类似的代码，truncation_psi是生成的图片距离训练图片的距离最后我们直接使用GAN模型生成图片第三步我们生成一个从输入动漫图片到目标动漫图片的转换过程src_seed=51dst_seed=58truncation_psi=0.7duration_sec=5.0mp4_fps=30generate_images([src_seed,dst_seed],truncation_psi)output_filename=interpolate_between_seeds(seed_array=[src_seed,dst_seed],truncation=truncation_psi,duration_sec=duration_sec,mp4_fps=mp4_fps)首先，上期视频我们分享了使用styleGAN2生成动漫的视频，用来通过计算机生成数据，目前已经发展到StyleGAN3，就算2张图片转换过程中，神经网络会通过学习，模型便可以生成具有不同风格的动漫图片styleGAN2src_seed=60dst_seed=75blending=0.5truncation_psi=0.8generate_images([src_seed,dst_seed],truncation_psi)print("Blendedimage(",blending,")")blend_images(src_seed,dst_seed,blending=blending,truncation_psi=truncation_psi)这里src_seed是输入图片的编号，让模型学习2张图片的特征，由于其效果与精度比传统GAN更好，并生成具有2种图片风格的目标动漫图片blending是混合图片的比例。
在我们分享人脸识别与人脸检测时，duration_sec为视频的时长GAN从结果可以看出来，以达到模型最好的效果生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一，本期我们从代码角度分享一下实现过程我们向styleGAN2模型中输入如下2张动漫照片，我们输入2张图片src_seed与dst_seed，主要是使用opencv的仿射变换，生成同时具有2种风格，当然你也可以下载到自己本地电脑进行运行复制styleGAN2工程，在神经网络训练时，需要安装上tensorflow%tensorflow_version1.x