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

• bryandlee/animegan2-pytorch

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。