深度法线估算：自动为手绘角色着色的创新工具

这是由David Revoy创作的原始作品，仅允许非商业研究用途。

项目概述

Deep Normals是一个开放源代码项目，提供预先训练好的模型，用于一项在ECCV 2018研讨会中发表的研究论文：

“Deep Normal Estimation for Automatic Shading of Hand-Drawn Characters”
作者：Matis Hudon, Rafael Pagés, Mairéad Grogan, Aljosa Smolić

更多详细信息，请访问我们的项目网页。您还可以观看我们结果视频以了解实际应用效果。

此外，项目还进行了进一步发展，并在CVMP 2019上发表了新工作：

“Augmenting Hand-Drawn Art with Global Illumination Effects through Surface Inflation” 
作者：Matis Hudon, Sebastian Lutz, Rafael Pages, Aljosa Smolic

并发布了一个带有地面真实正常映射和深度映射的新数据集，详情可见项目网页。

技术要求

本项目支持Docker环境以及Ubuntu 16.04本地运行。需要安装Cuda 9、Python3、Numpy、Tensorflow（GPU版）、opencv-python 和 TFlearn库。若不熟悉Docker，也可直接在本地按照指导安装相关依赖库进行操作。

使用方法

首先，从此处下载预训练模型并解压到Net/目录下。

要在本地运行代码：

python3 main.py

或指定自己的图像和对应的遮罩文件：

python3 main.py --lineart_path PathToYourImage --mask_path PathToCorrespondingMask

在Docker环境下运行：

sudo nvidia-docker run -v CodeDirectory/:/container/directory/ -it matishudon/dockerdeepn python3 /container/directory/main.py --docker_path /container/directory/

其中，CodeDirectory 是包含main.py的目录路径。

此外，项目还提供了一个简单的渲染器Interactive_Rendering.py，可以查看该脚本以获取更多信息。请注意，这个渲染器需要额外的颜色图像。请参考示例目录Pepper/。

数据集

用于这项工作的数据集（训练和测试）可在此链接下载。

引用

如果使用了该项目的模型、代码或数据集，请引用以下论文：

@inproceedings{hudon2018deep,
  title={Deep Normal Estimation for Automatic Shading of Hand-Drawn Characters},
  author={Hudon, Matis and Grogan, Mair{\'e}ad and Pag{\'e}s, Rafael and Smoli{\'c}, Aljo{\v{s}}a},
  booktitle={European Conference on Computer Vision},
  pages={246--262},
  year={2018},
  organization={Springer}
}

致谢

感谢David Revoy和Ester Huete分享他们的原创作品。该出版物得到了Science Foundation Ireland (SFI) 15/RP/2776号资助的支持。我们非常感谢NVIDIA公司提供的用于此研究的Titan Xp GPU捐赠。

许可证

版权 © 2018 Matis Hudon, Trinity College Dublin

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