Tensorflow实现二次元图像的超分辨率.zip
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所属分类:开发技术 > Python
文件大小:14.49 MB
上传日期:2020-02-21 16:54
MD5:6ec74394e4************6d1daafb17
资源说明:使用tensorflow实现了一个vgg-style网络,用于对动漫风格的图像进行超分辨率处理。解压后源码在src目录下,data目录下是用于训练的数据,data/originals目录用于存放你收集的原始无损图片,运行make_noisefree_data后,程序会自动从data/originals中读取文件并裁剪,然后保存到data/train,data/valid和data/test目录下,分别用于训练、验证和测试。训练中产生的模型会保存在checkpoints目录下。
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[资源合计] 文件夹:16,文件:30

# 文件名称 大小 最后修改时间
1 anima2x 0 Bytes 2016/12/17 15:06:28
2 anima2x\checkpoints 0 Bytes 2016/12/17 15:06:27
3 anima2x\data 0 Bytes 2016/12/17 15:06:13
4 anima2x\data\originals 0 Bytes 2016/12/17 15:07:16
5 anima2x\data\originals\Konachan.com - 231783 boots building city forest key long_hair scenic seifuku skirt tagme_(artist) tagme_(character) tree water white_hair.png 2.05 MB 2016/12/11 14:08:33
6 anima2x\data\test 0 Bytes 2016/12/17 15:05:59
7 anima2x\data\train 0 Bytes 2016/12/17 15:06:05
8 anima2x\data\valid 0 Bytes 2016/12/17 15:06:11
9 anima2x\inferences 0 Bytes 2016/12/17 15:05:34
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11 anima2x\models\vgg_deconv_7_0-1 0 Bytes 2016/12/17 15:05:27
12 anima2x\models\vgg_deconv_7_0-1\model.ckpt-1000000.data-00000-of-00001 8.43 MB 2016/12/16 10:18:53
13 anima2x\models\vgg_deconv_7_0-1\model.ckpt-1000000.index 1.8 KB 2016/12/16 10:18:53
14 anima2x\models\vgg_deconv_7_0-1\model.ckpt-1000000.meta 224.33 KB 2016/12/16 10:18:54
15 anima2x\src 0 Bytes 2016/12/17 15:02:15
16 anima2x\src\.idea 0 Bytes 2016/12/17 15:02:15
17 anima2x\src\.idea\Anima2x.iml 593 Bytes 2016/12/9 15:04:56
18 anima2x\src\.idea\inspectionProfiles 0 Bytes 2016/12/17 15:02:15
19 anima2x\src\.idea\inspectionProfiles\profiles_settings.xml 241 Bytes 2016/12/8 14:21:32
20 anima2x\src\.idea\inspectionProfiles\Project_Default.xml 743 Bytes 2016/12/14 20:10:51
21 anima2x\src\.idea\misc.xml 687 Bytes 2016/12/8 13:01:59
22 anima2x\src\.idea\modules.xml 266 Bytes 2016/12/8 13:01:59
23 anima2x\src\.idea\workspace.xml 42.76 KB 2016/12/17 15:01:59
24 anima2x\src\anima2x.py 3.08 KB 2016/12/17 13:38:25
25 anima2x\src\configs.py 1.24 KB 2016/12/17 14:00:01
26 anima2x\src\data_inputs.py 11.13 KB 2016/12/17 13:55:45
27 anima2x\src\images 0 Bytes 2016/12/17 15:05:05
28 anima2x\src\images\anima2x.png 1.15 MB 2016/12/16 11:12:55
29 anima2x\src\images\big_cubic.png 1.04 MB 2016/12/16 10:59:53
30 anima2x\src\images\big_linear.png 1.03 MB 2016/12/16 10:59:06
31 anima2x\src\images\big_nn.png 1.17 MB 2016/12/16 10:56:40
32 anima2x\src\images\ground_truth.png 936.13 KB 2016/12/11 11:12:16
33 anima2x\src\images\small_area.png 307.92 KB 2016/12/14 14:45:35
34 anima2x\src\images\small_cubic.png 320.58 KB 2016/12/14 14:43:24
35 anima2x\src\images\small_nn.png 395.36 KB 2016/12/12 10:15:04
36 anima2x\src\layers.py 4.67 KB 2016/12/16 13:10:49
37 anima2x\src\make_noisefree_data.py 9.61 KB 2016/12/14 19:25:10
38 anima2x\src\models.py 4.09 KB 2016/12/17 14:23:37
39 anima2x\src\test.py 3.45 KB 2016/12/17 13:38:25
40 anima2x\src\train.py 3.38 KB 2016/12/17 13:38:25
41 anima2x\src\__pycache__ 0 Bytes 2016/12/17 15:02:15
42 anima2x\src\__pycache__\configs.cpython-35.pyc 994 Bytes 2016/12/17 13:55:46
43 anima2x\src\__pycache__\data_inputs.cpython-35.pyc 4.07 KB 2016/12/17 13:55:45
44 anima2x\src\__pycache__\layers.cpython-35.pyc 4.28 KB 2016/12/16 13:23:39
45 anima2x\src\__pycache__\models.cpython-35.pyc 3.68 KB 2016/12/17 13:38:30
46 anima2x\training_summary 0 Bytes 2016/12/17 15:05:23

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