夢想伊始
作爲日漫的愛好者，特別是對宮崎駿、新海誠這些壁紙狂魔的作品情有獨鍾。同時，作爲一個程序員的我，一直夢想着可以開發一個功能，實現將現實的照片風格轉化爲動漫風格，爲此我開始學習Python，學習過程中發現已經有大神實現了這樣的功能，於是迫不及待的研究起來。因爲入門python才一週，我使用了5天的時間纔在本地實現了這個功能。發此文一是記錄這個實踐過程中的所學，二是將這個知識分享起來，希望對有同樣愛好的技術人員有些許幫助。
AnimeGAN 介紹
隨着計算機視覺技術的發展，有很多圖片風格轉換的算法模型，比如：CartoonGAN、AnimeGAN 、ComixGAN等。這次學習的項目是一個 TensorFlow 新項目，它實現了 AnimeGAN，並提供了預訓練模型。這意味着我們只要下載安裝以後，就可以直接生成實驗效果。
Github項目地址：https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGAN
下面，先看看作者提供的效果對比圖：
AnimeGAN 環境搭建
因爲圖片的轉換需要用到顯卡的GPU，沒有其他實驗機器，所以直接在本地環境安裝（win10 + GTX 1050 Ti 4G+ 16G內存 + i5-7300HQ）,開始之前我覺得這個配置還可以，開始運行後發現用於圖形處理還是不夠，比如比較大（超過1M）的圖片就會轉換失敗，不過不影響結果，普通圖片轉換還是很快的。
1、相關依賴環境：
都是一些比較常用的依賴庫，安裝還是比較快的。我是第一次安裝，遇到不少問題，都記錄下來了。
- python 3.6.8
- tensorflow-gpu 1.8
- opencv
- tqdm
- numpy
- glob
- argparse
2、Anaconda安裝
本次安裝 Python 使用的是 Anaconda ，是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。十分適合搭建測試運行環境。
1、下載鏈接（點擊進入清華鏡像下載），可以選擇適合自己的版本，安裝的時候只需要注意添加環境變量就可以了（一定要勾選）。
2、安裝完成以後在 win10 菜單欄可以快速打開Anaconda 相關工具。
3、安裝 tensorflow-gpu 依賴
安裝這個插件時遇到很多問題，我單獨記了一篇文章記錄：《Win10 + 1050Ti 安裝 tensorflow-gpu-1.8.0 踩坑筆記》。
4、其他依賴安裝
剩餘的依賴都可以通過Anaconda快速安裝。需要手動安裝的插件有：opencv、tqdm、glob 。安裝步驟如下：
第一步：打開 Anaconda Navigator ，第一次打開要初始化一下，等個幾分鐘就好了。點擊：Environments。
第二步：選擇之前安裝 tensorflow-gpu 創建的環境。PS：我就是選錯環境瞎忙了兩天。
第三步：選擇需要安裝的依賴，比如 opencv 。勾選以後右下加會出現 Apply 按鈕，點擊會出現版本彈窗，確認就行了。
第四步：解決組件安裝慢的問題。因爲默認的源訪問較慢，可以換成其他快的。
先刪除原來的，再添加下面的。推薦的源地址：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
AnimeGAN 的使用
AnimeGAN 的使用在官網寫的很詳細，不過是英文的，不方便閱讀。我簡單描述一下操作步驟。
1、數據包下載
官網的下載鏈接太慢了，爲此我還特地充了迅雷會員。爲了節省大家時間，直接去我網盤下載吧：
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1MAAqhqqdcAEogAyMMJbT6A
提取碼：q6d0
2、解壓 AnimeGAN 項目
我是爲了測試方便，直接解壓到桌面了。
2、數據包處理
將下載的數據包放到對應的位置。
3、模型進行訓練
1）使用 Anaconda 進入準備好的環境。
2）進入AnimeGAN 項目解壓的文件夾
3）執行以下命令進行訓練（PS:本項目可以不執行訓練，可以執行以下看看效果，不過執行過程超慢且消耗資源嚴重）
python main.py --phase train --dataset Hayao --epoch 101 --init_epoch 1
訓練過程如下圖所示：
順便看一下執行的時候資源消耗：
4、開始使用
搞了這麼多，終於可以實戰操作一下了，把自己準備的照片轉換爲二次元風格。
1）將自己的圖片，放置到 ~\AnimeGAN\dataset\test 下的一個文件夾中，文件夾可以自己定義。注意圖片格式爲 jpg ，且大小不要太大，建議不要超過1M .
2）同樣的方式進入項目解壓目錄，執行以下命令：
python test.py --checkpoint_dir checkpoint/ --test_dir dataset/test/yooao --style_name H
3）執行結果如下：
4）查看執行結果
執行完以後會在項目根目錄，生成一個results 文件夾，生成圖片就在裏面。
測試效果
1、風景
2、人像
