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from PIL import Image
import torch
import gradio as gr
model2 = torch.hub.load(
"AK391/animegan2-pytorch:main",
"generator",
pretrained=True,
device="cpu",
progress=False
)
model1 = torch.hub.load(
"AK391/animegan2-pytorch:main",
"generator",
pretrained="face_paint_512_v1",
device="cpu"
)
face2paint = torch.hub.load(
'AK391/animegan2-pytorch:main',
'face2paint',
size=512,
device="cpu",
side_by_side=False
)
def inference(img, ver):
if ver == 'versão 2 (🔺 robustez, 🔻 estilização)':
out = face2paint(model2, img)
else:
out = face2paint(model1, img)
return out
title = "AnimeGANv2"
description = "Demonstração do AnimeGanv2 para retratos de rostos. Para usá-lo, simplesmente faça o upload da sua imagem."
article = "<p style='text-align: center'><a href='https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch' target='_blank'>Repositório do Github Pytorch</a></p> <center><img src='https://visitor-badge.glitch.me/badge?page_id=akhaliq_animegan' alt='insígnia de visitantes'></center></p>"
gr.Interface(
fn=inference,
inputs=[
gr.inputs.Image(type="pil"),
gr.inputs.Radio(
['versão 1 (🔺 estilização, 🔻 robustez)', 'versão 2 (🔺 robustez, 🔻 estilização)'],
type="value",
default='versão 2 (🔺 robustez, 🔻 estilização)',
label='versão'
)
],
outputs=gr.outputs.Image(type="pil"),
title=title,
description=description,
article=article,
allow_flagging=False,
allow_screenshot=False
).launch()
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