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目录
1. AI卡通秀原理
2. 安装Anconda3
3. 安装Python3
4. 安装依赖
5. 下载项目
6. 下载模型
7. 运行项目
8. 项目效果图
1. AI卡通秀原理
人像卡通风格渲染的目标是，在保持原图像ID信息和纹理细节的同时，将真实照片转换为卡通风格的非真实感图像。我们的思路是，从大量照片/卡通数据中习得照片到卡通画的映射。一般而言，基于成对数据的pix2pix方法能达到较好的图像转换效果，但本任务的输入输出轮廓并非一一对应，例如卡通风格的眼睛更大、下巴更瘦；且成对的数据绘制难度大、成本较高，因此我们采用unpaired image translation方法来实现。
Unpaired image translation流派最经典方法是CycleGAN，但原始CycleGAN的生成结果往往存在较为明显的伪影且不稳定。近期的论文U-GAT-IT提出了一种归一化方法——AdaLIN，能够自动调节Instance Norm和Layer Norm的比重，再结合attention机制能够实现精美的人像日漫风格转换。
与夸张的日漫风不同，我们的卡通风格更偏写实，要求既有卡通画的简洁Q萌，又有明确的身份信息。为此我们增加了Face ID Loss，使用预训练的人脸识别模型提取照片和卡通画的ID特征，通过余弦距离来约束生成的卡通画。
此外，我们提出了一种Soft-AdaLIN（Soft Adaptive Layer-Instance Normalization）归一化方法，在反规范化时将编码器的均值方差（照片特征）与解码器的均值方差（卡通特征）相融合。
模型结构方面，在U-GAT-IT的基础上，我们在编码器之前和解码器之后各增加了2个hourglass模块，渐进地提升模型特征抽象和重建能力。
由于实验数据较为匮乏，为了降低训练难度，我们将数据处理成固定的模式。首先检测图像中的人脸及关键点，根据人脸关键点旋转校正图像，并按统一标准裁剪，再将裁剪后的头像输入人像分割模型去除背景。
2. 安装Anconda3
Anaconda是一个开源的Python发行版本，python是一个编译器，如果不使用Anaconda那么安装起来会比较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好。Anaconda可以看做Python的一个集成安装,里面集成了很多关于python科学计算的第三方库，安装它后就默认安装了python、IPython、集成开发环境Spyder和众多的包和模块,包含了conda(conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。)、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大，大概几百兆左右，如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
我们可以从Anaconda官网 Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform 下载Anaconda，一般官网下载比较慢，可以选择使用镜像下载，地址如下：
Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
现在之后直接双击安装即可，注意安装路径中不要有中文和空格。安装完成之后，配置环境变量，如下图:
配置完成之后，打开CMD命令窗口输入：conda，验证是否安装成功:
3. 安装Python3
基于Anconda安装Python3，修复老照片这里安装python使用至少python3.6版本。命令如下：
#安装python环境
conda create --name python36_cartoon python=3.6
#卸载python环境
conda remove --name python36_cartoon --all4. 安装依赖
pip install torch-1.9.0+cu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.10.0+cu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install torchaudio-0.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install -i Simple Index tensorflow-gpu==1.14
pip install -i Simple Index face-alignment
pip install -i Simple Index dlib
pip install -i Simple Index onnxruntime
5. 下载项目
项目下载地址：https://github.com/minivision-ai/photo2cartoon，直接下载就可以，下载好的项目名字为“photo2cartoon-master”，将下载项目解压到无中文路径中，这里放在J盘下：
6. 下载模型
- 人像卡通化预训练模型：photo2cartoon_weights.pt(20200504更新)，存放在models路径下。
- 头像分割模型：seg_model_384.pb，存放在utils路径下。
- 人脸识别预训练模型：model_mobilefacenet.pth，存放在models路径下。（From: InsightFace_Pytorch）
- 卡通画开源数据：cartoon_data，包含trainB和testB。
- 人像卡通化onnx模型：photo2cartoon_weights.onnx 谷歌网盘，存放在models路径下。
7. 运行项目
1) 添加项目需要的运行文件
将“2DFAN4-cd938726ad.zip”存放在目录“C:\Users\wubai/.cache\torch\hub\checkpoints\”目录下。
下载地址：https://www.adrianbulat.com/downloads/python-fan/2DFAN4-cd938726ad.zip
2) 进入“photo2cartoon-master”目录下执行命令
#切换python环境
conda activate python36_cartoon
#执行如下命令转化图片,--photo_path 指定输入的图片，--save_path 将结果保存到的目录
python test.py --photo_path ./input/zixia.jpg --save_path ./output/zixia.jpg8. 项目效果图
