https://github.com/joekakone/style-transfer-gradio

Une implémentation simple du Image Style Transfer avec TFHub magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256
https://github.com/joekakone/style-transfer-gradio

deep-learning machine-learning python style-transfer

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Une implémentation simple du Image Style Transfer avec TFHub magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/joekakone/style-transfer-gradio
• Owner: joekakone
• License: mit
• Created: 2020-07-22T08:11:46.000Z (almost 5 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2023-06-09T22:51:54.000Z (almost 2 years ago)
• Last Synced: 2025-04-11T02:03:52.847Z (about 2 months ago)
• Topics: deep-learning, machine-learning, python, style-transfer
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 4.76 MB
• Stars: 4
• Watchers: 1
• Forks: 1
• Open Issues: 3
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
![Exemple](example.png)

# Image Style Transfer

Une implémentation simple du Image Style Transfer avec TFHub [magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256](https://tfhub.dev/google/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/2)

Le Style Transfer consiste à prendre deux image, une image de contenu et une image de style et les mélanger afin que la sortie ressemble à l'image de contenu mais peinte dans le style de l'image de style.

Je me suis basé sur le tutoriel de la documentation officielle de Tensorflow, j'ai juste repris le code et je l'ai intégré à Gradio.

Retrouvez la totalité du tutoriel ici [https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/style_transfer](https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/style_transfer)

**Gradio** est un module qui vous permet de créer rapidement des composants d'interface utilisateur personnalisables autour de vos modèles TensorFlow ou PyTorch, ou même des fonctions Python arbitraires. Mélangez et associez les composants pour prendre en charge toute combinaison d'entrées et de sorties..... https://gradio.app/

**Clôner le projet**

`git clone https://github.com/joekakone/style-transfer-gradio.git`

`cd style-transfer-gradio`

 

**Mise en place de l'environnement virtuel**

`virtualenv -p /usr/bin/python3 env`

`source env/bin/activate`

`pip install -r requirements.txt`

**Lancer le projet**

`python app.py`