A deeplearning application of mobile photography

elegance 是一个专门针对手机摄影手残党开发的一款深度学习应用，其目的是降低美图门槛，通过生成模型尽可能的完成一些基础视觉特效。目前已经支持：

• 去抖动
• 去放大导致的失真
• 自然图片的4倍超分辨率重建
• 人脸图片的4倍超分辨率重建

特色：

• 采用小模型
• 使用卷积和转置卷积完成，对待处理的图片的尺寸无要求
• 使用插件机制，一切功能皆插件，用户可自定义插件（欢迎PR回来）

• 0.2.0

• Update：

1. 原去除motion blur的插件deblur改成了deblur
2. 完善了插件的机制，改变了命令行参数格式，现可为插件定制和传递参数，格式如python elegence plguin_name input_img -p key1=value1 key2=value2 ...
3. 去除了facesr，facesr4，sr，sr4等插件，增加enhance插件
4. 增加了目录内多张图片处理。

• 注意：目前版本插件接口等和 0.1.0版本不兼容

目前Elegance只有命令行界面，视发展情况会决定是否开发GUI（毕竟对于我个人来说命令行够用了）

usage: elegance.py [-h] [--output OUTPUT] [-p [PARAMS [PARAMS ...]]]
                   [-split SPLIT] [-c] [-dir]
                   {demotion,denoise,sr} input

elegance

positional arguments:
  {demotion,denoise,sr}
                        the name of plugin you need to use
                        (options:['demotion', 'denoise', 'sr'])
  input                 the path of image you need to process

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --output OUTPUT       the path of image you processed(default=output.jpg)
  -p [PARAMS [PARAMS ...]], --params [PARAMS [PARAMS ...]]
                        the params of plugin
  -split SPLIT          the size of image need to split,like 256 default
                        np.inf
  -c, --combine         whether combine the origin image and processed image
  -dir                  whether dir the path your input

与训练模型请到release tag上下载，只需放到对应的目录下即可

• Demotion

maxsize 参数 图片最大尺寸，超出该尺寸的图片会按比例规整到该尺寸下，默认为1380

Example

• Denoise

maxsize 参数 图片最大尺寸，超出该尺寸的图片会按比例规整到该尺寸下，默认为1380

Example

• Enhance

1. up参数，将图片变大，可视为超分,理论上可无穷整数倍数放大，但为了性能考虑建议up <= 4,默认值为1

2. maxsize 参数 图片最大尺寸，超出该尺寸的图片会按比例规整到该尺寸下，默认为1380

3. blur 是否再进入神经网络前进行滤波处理，默认为None,可选值有g代表高斯模糊，m 代表中值模糊，r参数代表上述操作的核的半径，默认为5。，

Example：

• pillow
• numpy
• python 3.6+
• pytorch 0.3.0

• 去抖动
• 去放大导致的失真
• 自然图片的4倍超分辨率重建
• 人脸图片的4倍超分辨率重建
• 视频模块
• 换脸
• 增强上述已完成的性能

想到再更

本项目会长期维护，捐款名单会周期更新，名字取支付宝ID的的最后一位，如郭靖和黄蓉，则是*蓉 捐款1元，谢谢各位朋友。

MIT