APDrawingGAN

上传照片，秒变艺术肖像画

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 154 🐛 待处理 2 👀 关注 19
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 810
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，可自由使用和修改，无付费版本。

项目预览

APDrawingGAN 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队yiranran
GitHubhttps://github.com/yiranran/APDrawingGAN
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可自由使用和修改，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型apdrawinggan,computer-graphics,computer-vision,deep-learning,face,gan,image-generation,image-synthesis,pytorch
GitHub 星标★ 810
上线时间2019-07-09 00:00:00
代码更新2022-08-01
仓库体积15.5 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

APDrawingGAN 是一个基于生成对抗网络（GAN）的开源项目，用于将人脸照片自动转换为艺术风格的人物肖像画（如素描、线条画）。该项目由 CVPR 2019 论文提出，采用分层 GAN 架构，分别处理面部局部区域（如眼睛、鼻子、嘴）和全局轮廓，从而生成具有高保真度和艺术感的肖像画。它解决了传统图像风格迁移在面部细节上容易失真、缺乏艺术表现力的问题。核心能力包括：支持多种艺术风格输出、保持面部特征相似性、提供训练和测试代码及预训练模型。项目基于 PyTorch 实现，适合研究人员和开发者用于艺术创作、图像编辑、虚拟形象生成等场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 810

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级 约 50 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • NVIDIA GPU
  • Python 3.8
  • 预训练权重

安装与启动步骤

  1. 1建环境

    CVPR 2019 的老代码，依赖版本比较挑。

    conda create -n apdrawing python=3.8 -y && conda activate apdrawing

  2. 2装依赖

    先装 torch 再装 requirements，顺序反了容易冲突。

    pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1
pip install -r requirements.txt

  3. 3下载预训练模型

    仓库提供下载脚本，权重比较大。

    bash scripts/download_model.sh

  4. 4跑一张人像

    输入正面清晰人脸，输出线条画。

    python test.py --dataroot datasets/test --name apdrawing --model apdrawing

如何确认成功

results 目录出现对应的线条风格人像。

注意事项

  • 输入必须是人脸正脸，侧脸或遮挡会明显崩。
  • 老仓库在新显卡上可能报 CUDA 架构不匹配，需要装对应 cu 版本。

核心亮点

  • 分层GAN架构，局部与全局细节兼顾，画作质量高
  • 提供预训练模型和完整训练代码，开箱即用
  • CVPR 2019 Oral 论文背书，算法有学术保障

不足之处

  • 项目较老（2019年），依赖旧版PyTorch，环境配置可能困难
  • 文档和社区维护不足，问题回复慢

适用场景

  • 艺术创作：快速生成素描或漫画风格肖像
  • 图像编辑：为照片添加艺术效果，用于社交媒体或设计
  • 学术研究：作为GAN图像生成和风格迁移的基线方法

替代项目

AnimeGAN、CartoonGAN、UGATIT

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