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人像卡通化探索项目 (photo-to-cartoon translation project) 人像卡通化 (Photo to Cartoon) 中文版 | English Version 该项目为小视科技卡通肖像探索项目。您可使用微信扫描下方二维码或搜索“AI卡通秀”小程序体验卡通化效果。 也可以前往我们的ai开放平台进行在线体验：https://ai.minivision.cn/#/coreability/cartoon 简介 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

还记得用抖音上照片一闪变成漫画的特效么，发现个项目代码-人像卡通化 ，可快速将真实照片转换为卡通风格的非真实感图像，采用unpaired image translation方法来实现，一起分享，一起学习。 它的开源模型的训练数据收集自互联网，在训练小程序中卡通化模型时，采用了定制的卡通画数据（200多张），且增大了输入分辨率。此外，小程序中的人脸特征提取器采用自研的识别模型，效果优于本项目使用的开源识别模型。

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该资源给出了Matlab中关于三维数组的相关操作，包括：访问三维数组中的元素，取三维数组中每个二维矩阵的对角线元素，三维数组转置，对三维数组中每层的二维矩阵进行求和，对三维数组中每层的二维矩阵进行平均值计算，对三维数组中每层的二维矩阵进行卷积运算，对三维数组中每层的二维矩阵进行转置，对三维数组中每层的二维矩阵进行展开为一维行向量，对三维数组中每层的二维矩阵进行垂直方向拼接，对三维数组中每层的二维矩阵进行水平方向拼接，对三维数组中每层的二维矩阵进行元素级别的加法，对三维数组中每层的二维矩阵进行元素级别的乘法，对三维数组中每层的二维矩阵进行逐元素比较，对三维数组中每层的二维矩阵进行元素级别的求幂。

国家转换器 国家/地区转换器（coco）是一个Python软件包，用于在不同类别之间和不同命名版本之间转换和匹配国家/地区名称。 在内部，它使用正则表达式匹配国家/地区名称。 Coco还可以用于在不同分类方案之间建立聚合一致性矩阵。 目录 建立国家汇总的一致性 分类方案 数据来源和进一步阅读 沟通，问题，错误和增强 贡献 相关软件 引用国家转换器 致谢 动机 迄今为止，在（元）数据描述中还没有关于如何命名或指定各个国家的单一标准。 尽管某些数据源遵循ISO 3166，但该标准除数字分类外还定义了两个字母和三个字母的代码。 为了使问题进一步复杂化，许多数据库没有使用现有标准之一，而是使用未标准化的国家/地区名称对国家/地区进行分类。 国家/地区转换器（coco）可自动执行来自不同标准和版本的国家/地区名称的转换。 在内部，coco是基于一个表格的，该表格指定了每个国家/地区不同的IS