内容包含： 1. animegan2的pytorch模型 2. pytorch模型转化为onnx模型脚本 3. dlib裁切人像头肩部，优化生成结果

的PyTorch实现 从原始存储库转换重量（需要TensorFlow 1.x） git clone https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2 python convert_weights.py 推理 python test.py --input_dir [image_folder_path] --device [cpu/cuda] 转换后的[ ]样式模型的结果 （输入图像，原始tensorflow结果，pytorch结果从左到右） 脸部模型：从此提取出来，带有L2 + VGG + GAN损失和CelebA-HQ图像。 有关推断，请参见test_faces.ipynb 。 可以从下载模型文件（8MB）。 享受！ 注意：不包含培训代码/在RTX3090 + PyTorch1.7.1上进行了测试/由于，转换后的权重结果略有不同

将普通相机照片，加上动漫滤镜效果

animeganv2 C++ 推理工程源码，里面有模型和所依赖的库。