DCT-Net模型同时提供人脸的动漫,3D,手绘,素描,美术风格的人脸转换,更多此模型的介绍可以参考GitHub https://github.com/menyifang/DCT-Net DCT-Net人脸风格转换代码实战 DCT-Net模型可以进行人脸图片的风格转换,当然,我们也可以把视频实时帧提取出来,然后进行DCT-Net模型的风格转换,转换完成后,我们再把视频帧合并,达...
在ModelScope中,我们可以找到多种适用于不同任务的预训练模型,包括人脸检测、图像分割、图像风格转换等。 2. DCT-Net算法概述 DCT-Net是一种基于域校准的图像翻译模型,它能够利用少量的风格数据训练出高保真、强鲁棒、易拓展的人像风格转换模型。该算法结合了Stable-Diffusion扩散模型,通过端到端推理快速得到风格转换结...
DCT-Net模型的应用场景非常广泛,包括但不限于以下几个方面: 娱乐产业:在影视制作、动漫创作等领域,DCT-Net可以将真实人脸转换为动漫、手绘等风格,为作品增添独特的艺术效果。 社交媒体:在社交媒体平台上,用户可以使用DCT-Net将自己的照片转换为各种风格化的图像,增加分享的乐趣和互动性。 虚拟现实与增强现实:在VR/A...
开发者叫menyi Fang,来自阿里巴巴通义实验室的的技术女大佬,国内大佬集成到webui,支持CPU和GPU,CPU处理速度也很快,需要的可以自行下载测试。 项目地址:https://github.com/menyifang/DCT-Net webui地址:https://github.com/v3ucn/DCT-Net_Webui 一键包下载:https://deepface.cc/thread-253-1-1.html 支持以...
DCT-Net_Webui 是一款基于 DCT-Net(离散余弦变换网络)构建的开源项目,旨在为用户提供简单易用的图片和视频转绘功能。通过直观的 Web 界面,用户可以轻松实现高质量的图像处理操作。该项目由 v3ucn 开发并托管在 GitHub 上,是计算机视觉领域的一项实用工具。
项目方案:DCT-Net的训练方案 1. 简介 DCT-Net是一种基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)的神经网络架构,用于图像处理任务。相比传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),DCT-Net在保持较高的图像质量的同时,具有更快的推理速度和更低的模型大小。本项目将通过训练DCT-Net模型,实现图像分...
DCT-Net低成本端到端图片视频卡通化转换整合包,生成艺术风格虚拟形象,动漫滤镜,动漫风格转绘,基于CPU推理,TensorflowDCT-Net低成本端到端图片视频卡通化转换整合包:https://pan.quark.cn/s/a21593aba4e2项目地址:https://github.com/v3ucn/DCT-Net_Webui, 视频播放量 4468
DCTNet 在频域学习方面有哪些技术突破? DCTNet 如何利用频域特性提升模型性能? 前言 传统的CNN都是在图像的「空间域」上进行特征学习,受限于「显存限制」,CNN的输入图像不能太大,最常见的尺寸就是224x224。而常用的预处理(Resize),以及CNN中的下采样,会比较粗暴的损失数据的信息。阿里达摩院联合亚利桑那州大学提出...
【DCT-Net】又一个卡通化算法!共计2条视频,包括:SIGGRAPH 2022 _ DCT-Net又一个卡通化算法!、求三连等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
In this paper, we present a concise yet valid Deep Co Interactive Transformer Network (DCT-Net) which repurposes a Transformer-style architecture to sufficiently model cross modality interactions. It consists of Co-Interactive Transformer (CIT) layers cascaded in depth for multi-step interactions ...