AnimeGANv2-ONNX-Sample
PyTorch Implementation of AnimeGANv2のPythonでのONNX推論サンプルです。
ONNXに変換したモデルも同梱しています。
変換自体を試したい方はColaboratoryなどでAnimeGANv2_Convert2ONNX.ipynbを使用ください。
Requirement(ONNX変換)
- Pytorch 1.9.0 or later
- onnx 1.10.2 or later
- onnx-simplifier 0.3.6 or later
Requirement(ONNX推論)
- OpenCV 4.5.3.56 or later
- onnxruntime-gpu 1.9.0 or later
※onnxruntimeでも動作しますが、推論時間がかかるのでGPUをお勧めします
推論速度参考値
GeForce GTX 1050 Ti：約290ms
GeForce RTX 3060：約120ms
Demo
デモの実行方法は以下です。
python sample_onnx.py- --device
カメラデバイス番号の指定
デフォルト：0 - --movie
動画ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスより優先
デフォルト：指定なし - --width
カメラキャプチャ時の横幅
デフォルト：960 - --height
カメラキャプチャ時の縦幅
デフォルト：540 - --model
ロードするモデルの格納パス
デフォルト：model/face_paint_512_v2_0.onnx - --input_shape
モデルの入力サイズ
デフォルト：512
Application example
応用例です。
- Kazuhito00/AnimeGANv2-Face-Overlay-Demo
「PyTorch Implementation of AnimeGANv2」を用いて、生成した顔画像を元の画像に上書きするデモ
Reference
Author
高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)
License
AnimeGANv2-ONNX-Sample is under MIT License.
License(Image)
女性の画像はフリー素材ぱくたそ様の写真を利用しています。