Mangalineextraction Hf

🚀 MangaLineExtraction-hf

這是與Hugging Face transformers 庫兼容的 MangaLineExtraction_PyTorch 版本。它能實現圖像到圖像的轉換，尤其適用於漫畫線條提取。

🚀 快速開始

代碼示例

你可以使用以下代碼進行漫畫線條提取：

from PIL import Image
import torch

from transformers import AutoModel, AutoImageProcessor

REPO_NAME = "p1atdev/MangaLineExtraction-hf"

model = AutoModel.from_pretrained(REPO_NAME, trust_remote_code=True)
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(REPO_NAME, trust_remote_code=True)

image = Image.open("./sample.jpg")

inputs = processor(image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs.pixel_values)

line_image = Image.fromarray(outputs.pixel_values[0].numpy().astype("uint8"), mode="L")
line_image.save("./line_image.png")

或者，你也可以使用 pipeline 方式：

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("image-to-image", model="p1atdev/MangaLineExtraction-hf", trust_remote_code=True)
pipe("sample.jpg")

示例結果展示

sample.jpg	生成的線條圖像

📚 詳細文檔

模型詳情

• 開發者：Chengze Li, Xueting Liu, Tien-Tsin Wong
• 轉換者：Plat
• 許可證：MIT

模型來源

• 倉庫：https://github.com/ljsabc/MangaLineExtraction_PyTorch
• 論文：https://ttwong12.github.io/papers/linelearn/linelearn.pdf
• 項目頁面：https://www.cse.cuhk.edu.hk/~ttwong/papers/linelearn/linelearn.html

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。

📚 引用

如果你使用了該模型，請按照以下格式引用：

@article{li-2017-deep,
    author   = {Chengze Li and Xueting Liu and Tien-Tsin Wong},
    title    = {Deep Extraction of Manga Structural Lines},
    journal  = {ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH 2017 issue)},
    month    = {July},
    year     = {2017},
    volume   = {36},
    number   = {4},
    pages    = {117:1--117:12},
}