百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

用Python将照片转换为Ghibli风格

ztj100 2025-04-26 22:45 65 浏览 0 评论

你喜欢吉卜力工作室梦幻般的艺术风格吗?如果我说你可以用自己拍的照片制作吉卜力风格的艺术作品呢?而且用Python和AI——这并不像听起来那么难!

我将展示如何使用Python将我们的照片转换成看起来像是来自吉卜力电影的样子。

你需要什么

  • 一张你想转换的照片
  • 在你的电脑上安装Python
  • 一个免费的AI风格迁移模型

1、安装所需库

首先,打开你的Python环境并安装这些:

pip install torch torchvision pillow requests

这些有助于AI和图像处理。

2、加载吉卜力风格模型

我们将使用一个免费的吉卜力AI生成器模型。你可以在网上找到预训练模型(搜索“吉卜力艺术风格迁移模型”)。

from PIL import Image  
import torch  
from torchvision import transforms  
import requests  
  
# 下载吉卜力风格模型(示例)  
model_url = "https://huggingface.co/some-ghibli-model/resolve/main/model.pth"  
response = requests.get(model_url)  
with open("ghibli_model.pth", "wb") as f:  
    f.write(response.content)  
  
# 加载模型  
model = torch.load("ghibli_model.pth")  
model.eval()

3、应用吉卜力风格迁移

现在,让我们将你的照片转换成吉卜力艺术绘画风格:

# 加载并处理你的图像  
input_image = Image.open("your_photo.jpg")  
preprocess = transforms.Compose([  
    transforms.Resize(512),  
    transforms.ToTensor(),  
])  
input_tensor = preprocess(input_image).unsqueeze(0)  
  
# 应用风格迁移  
with torch.no_grad():  
    output = model(input_tensor)  
  
# 保存结果  
output_image = transforms.ToPILImage()(output.squeeze(0))  
output_image.save("ghibli_output.jpg")

现在检查你的文件夹——你应该会看到一张吉卜力风格版本的照片!

注意: 最简单的方法是使用Google Colab

  1. 前往这个Colab笔记本(不是我的,但可以工作)。
  2. 点击 **“运行时” > “全部运行”*(。
  3. 当提示时上传你的照片。
  4. 等待约5分钟,你会得到一张吉卜力风格版本的照片!

(如果你使用这个方法,不需要编码!)

获取更好结果的技巧

  • 使用清晰、高质量的照片以获得最佳效果。
  • 尝试不同的免费吉卜力AI生成器模型,看看你喜欢哪种风格。
  • 如果颜色看起来不对,在编辑器中调整亮度/对比度。

4、常见问题解答

Q1: 我可以不编码就做到吗?
是的!一些网站提供
吉卜力艺术风格滤镜,但Python给你更多的控制权。

Q2: 为什么我的输出看起来模糊?
模型可能不够完美。尝试不同的模型或调整图像大小。

Q3: 这真的是免费的吗?
是的,如果你使用免费模型和自己的照片。有些工具收费,但Python让你自己完成。

5、结束语

使用Python将照片转换成吉卜力艺术绘画风格既有趣又容易。你不需要是专家——只需按照这些步骤操作并进行实验!

想要更多?尝试不同的免费吉卜力AI生成器模型,看看哪种风格最适合。快乐编码!


原文链接:用Python将照片转吉卜力风格 - 汇智网

相关推荐

其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练

好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...

交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...

机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧

机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...

深度学习中的类别激活热图可视化

作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...

超强,必会的机器学习评估指标

大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...

机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习

1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...

Python教程(三十八):机器学习基础

...

Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置

你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...

超全面讲透一个算法模型,高斯核!!

...

神经网络与传统统计方法的简单对比

传统的统计方法如...

AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程

...

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...

苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石

苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...

时间序列预测全攻略,6大模型代码实操

如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...

AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN

...

取消回复欢迎 发表评论: