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果,非常适合用于人像卡通化等任务。 3. 环境搭建与准备 3.1 在线环境搭建 为了使用ModelScope框架和DCT-Net算法,我们需要在Jupy
DCT-Net人像卡通化-扩散模型-漫画风 论文| 项目主页 输入一张人物图像,实现端到端全图卡通化转换,生成漫画风格虚拟形象,返回风格化后的结果图像。 其生成效果如下所示: 模型描述 该任务采用一种全新的域校准图像翻译模型DCT-Net(Domain-Calibrated Translation),结合Stable-Diffusion扩散模型生成小样本的风格数据,即可训...
ModelScope 平台部署 DCT-Net 模型时遇到了生成图像颜色诡异暗青色的问题，可能是由于模型输入和输出的预...
基于PAI-DSW在Jupyterlab内建模 输出结果 完整代码 官方文档: https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_unet_person-image-cartoon_compound-models/summary 基于ModelScope框架的人脸人像数据集利用DCT-Net算法实现人像卡通化图文教程之详细攻略 建立...
基于ModelScope框架的人脸人像数据集利用DCT-Net算法实现人像卡通化图文教程之详细攻略 建立在线环境 基于PAI-DSW在Jupyterlab内建模地址: https://dsw-gateway-cn-hangzhou.data.aliyun.com/dsw-14046/lab/workspaces/auto-a/tree/CV_test20221016.ipynb