ShadeSketch 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

ShadeSketch 项目的目录结构如下：

ShadeSketch/
├── ShadeSketchDataset/
│   ├── images/
│   ├── models/
│   ├── output/
│   ├── val/
│   └── weightsweights/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── layers.py
├── model.py
├── predict.py
├── predict_anim.py
├── requirements.txt
├── train_tf1.py
├── train_tf2.py
└── utils.py

目录结构介绍

• ShadeSketchDataset/: 包含项目所需的数据集，包括图像、模型、输出、验证数据和权重文件。
  • images/: 存放图像数据。
  • models/: 存放模型文件。
  • output/: 存放输出结果。
  • val/: 存放验证数据。
  • weights/: 存放权重文件。
• .gitattributes: Git 属性配置文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• layers.py: 定义模型层的 Python 文件。
• model.py: 定义模型的 Python 文件。
• predict.py: 用于预测的 Python 文件。
• predict_anim.py: 用于动画预测的 Python 文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train_tf1.py: 用于 TensorFlow 1.x 版本训练的 Python 文件。
• train_tf2.py: 用于 TensorFlow 2.x 版本训练的 Python 文件。
• utils.py: 项目工具函数文件。

2. 项目启动文件介绍

train_tf1.py

• 功能: 用于在 TensorFlow 1.x 版本下训练模型。
• 使用方法:

  python train_tf1.py
  

train_tf2.py

• 功能: 用于在 TensorFlow 2.x 版本下训练模型。
• 使用方法:

  python train_tf2.py
  

predict.py

• 功能: 用于单个光照方向的预测。
• 使用方法:

  python predict.py --use-smooth --use-norm --direction 810 --input-dir YOUR_DIR
  

predict_anim.py

• 功能: 用于改变光照方向的动画预测。
• 使用方法:

  python predict_anim.py --use-smooth --use-norm --light-depth front --input YOUR_IMAGE
  

3. 项目配置文件介绍

requirements.txt

• 功能: 列出项目所需的 Python 包及其版本。
• 使用方法:

  pip install -r requirements.txt
  

LICENSE

• 功能: 项目的许可证文件，说明项目的使用许可。
• 内容: MIT 许可证。

.gitignore

• 功能: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• 内容: 通常包含不需要版本控制的文件和目录，如临时文件、缓存文件等。

.gitattributes

• 功能: 配置 Git 的属性，如文件的换行符处理等。
• 内容: 根据项目需求配置。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 ShadeSketch 项目。