Pix2Pix
Pix2Pix的功能设置尊崇智能化和批量化操作的理念，工具栏、导航栏以及工作区域明确区分，对于已经导入的素材有自主处理和智能处理两种选择，适用于对图片处理的不同需求，着重于线条的勾勒，每一步操作都可以在对比展示，在用户没有思路的时候可使用智能涂色彩的功能，使用起来还是很容易的。
Pix2Pix使用方法
最近，我将Isola等人做的pix2pix移植到了Tensorflow 平台。Tensorflow 平台包含在Tensorflow的图像到图像翻译(Image-to-ImageTranslation in Tensorflow)论文中。我采用了一些预训练的模型，并制作了一个网络互动的程序可以直接尝试玩玩。建议使用 Chrome 浏览器来查看效果。
pix2pix模型通过对图像对进行训练来工作，例如给建筑物的立面添加建筑物立面的标签，然后尝试从任何输入图像生成相应的输出图像。这个想法是直接从pix2pix 论文( pix2pix paper)而来，这是一篇好文章。
立面(facades)
在建筑立面数据库上训练有标签的建筑立面。它似乎不知道如何处理一个大的空白区域，但如果放上足够的窗口，那么结果往往合理。绘制“墙颜色矩形来擦除东西。
我没有建筑立面给定不同部分的名字，所以我只是猜测它们叫什么。
边缘转换成猫咪(edges2cats)
在约2k 存储猫照片和从那些照片自动生成的边缘之上训练。生成了彩色猫对象和一些带有噩梦的脸。我所见过的最好的一个是猫猫。
一些图片看起来特别蠕动，因为对动物辨识产生误判，特别是在眼睛周围。自动检测的边缘在很多情况下不是很好，没有检测到猫的眼睛，使得训练图像翻译模型效果更差。
边缘转换成鞋(edges2shoes)
在从Zappos收集的?50k鞋子图片以及从那些图片自动生成的边缘的数据库上训练之后。如果你真的擅长绘制鞋子的边缘，可以尝试产生一些新的设计。请记住，因为是在真实的对象上进行训练，所以如果你可以绘制更多的3D物体，所以似乎工作得更好。
边缘转换成手袋(edges2handbags)
和前面类似，在从亚马逊收集的?137k手袋图片及从那些照片自动生成边缘数据库上训练。如果你在这里画一个鞋而不是手提包，你会得到一只非常奇怪的纹理鞋。
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