写在前面，对于我这样的孩子(不接受反驳)，动漫是童年的记忆。还记得《黑猫警长》《葫芦七兄弟》等国产经典(一不小心就像暴露了我的年龄)，还记得《千与千寻》《哆啦a梦》《名侦探柯南》等影响深远的日漫。现在我仍然津津有味地欣赏它，我不得不说，我喜欢宫崎骏其人和藤本宏。就像我们日常生活中熟悉的朋友一样善良自然，我特别喜欢的宫崎骏其人《千与千寻》中的千寻，真诚，执着，永不放弃。她经常梦想成为像她一样的人。去看看白龙和胖乎乎的鲍方。他的头真的有那么大吗？长大后我知道，幻想永远是幻想，最终还是要回归现实，但通过科技的力量，现实也可以是美好的。 这时候如果能利用深度学习技术，把日常的真实场景或者我们的照片，以一种扩散的风格，转化成手绘的画面，那肯定会非常酷。 听起来很幼稚，但这就是儿童节的本质。愿你走了半辈子，回来时还是个少年。我们应该永远像孩子一样善良天真。 于是，我去搜索了一下，确实有符合需求的机型，相关技术也比较成熟。从CartoonGAN到AnimeGAN，可以生成非常有趣的图像。 我在这里选择了阿尼密根。这个项目很好，提供了一个前期训练的模型。 简单来说，下载完项目和模型，就可以直接尝试生成效果了。我很快尝试了这个项目，结果非常好。 GitHub与TachibanaYoshino/AnimeGAN实验环境相连接。本来想用ModelArts的NoteBook来实现，但是整个项目包括模型和数据集都太大了，所以一开始需要上传到OBS bucket，成本很大。而且我这里网速比较慢，直接在自己的电脑上跑了。后来如果有机会在笔记本上试试，应该没问题。就用预置的TensorFlow环境，配置强大。 测试中显示效果时，我们首先需要按要求完成预训练模型的下载。见上面GitHub链接有介绍，同时将测试用的图片保存到dataset/test/real目录下。并运行下面的代码:1 pythytest . py-check point _ dir check point/saved _ model-test _ dir dataset/test/real-style _ nameh这里指定了模型的路径、测试图片的路径和样式的名称。 测试时用了25张图完成一张图的求解，耗时3s左右。最后选择了网络上的图片来展示。每组图片，上面是原图，下面和解出来的图，这里都是截图，可能不太清楚如图:什么样子？是不是感觉很熟悉？满满的童年回忆，有吗？我仿佛回到了童年的动画中。就像周杰伦歌词里说的“童年的纸飞机又飞到我手里了”，尽管我现在是童年。 最后祝大家六一快乐，开心每一天，我不要棒棒糖，记得点个赞。 点击关注，第一时间了解华为云鲜科技~