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

animeganv2 C++ 推理工程源码，里面有模型和所依赖的库。

动漫GANv2 「开源」 AnimeGAN的改进版本。 「」| 将照片/视频风景到动漫 消息（2020.12.25）AnimeGANv3将于2021年春天与它的论文一起发布。 （2021.02.21） ，感谢@bryandlee的贡献。 重点： 动漫风格 电影 图片编号 质量 下载样式数据集 宫崎骏 起风了 1752 1080p 新海诚 你的名字和风化 1445 蓝光 S聪 辣椒 1284 BDRip 不同风格的训练有不同的减肥权重！ 消息： The improvement directions of AnimeGANv2 mainly include the following 4 points : 1.解决生成图像中高频伪像的问题。 2.容易训练，直接达到本文的效果。 3.进一步减少发电机网络的参数数量。 （发电机大小：8.17 Mb） ，精简版的发电机模型