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

11-785项目-神经日夜 团队成员： 刘智（chil1） 拉斐尔·奥利维尔（拉斐尔） Teven Le Scao（tlescao） 尚·巴蒂斯特·拉马雷（吉拉马雷） 梗阻 摄影和电影行业严重依赖于将白天的图片转换为夜晚的技术，这被称为“昼夜技巧”。 这些技术通常需要特殊的拍摄条件，和/或没有一些人工干预就无法工作的图像编辑软件。 基于机器学习的计算机视觉技术的最新改进允许开发可以自动将白天变成黑夜的算法。 给定一张室外照片，我们的目标是更改一天中照片的感知时间。 许多电影，例如《疯狂的麦克斯：狂暴之路》（2015年）都使用这种技术，以在白天的最佳照明条件下拍摄，但仍然达到了渴望的夜晚时光。 在本报告中，我们将重点放在将白天变成黑夜，尽管类似的管道可以应用于相反的翻译，甚至更多。 海报 域外生成 为了检查模型的健壮性并突出模型正在学习的内容，我们将其应用于CMU园区的域外图片。 结果