Привет! Парень под никнэймом natethegreate выложил на GitHub нейросеть, которая убирает цензуру в аниме. Нейросеть использует deep learning и сегментацию изображений — приёмы, которые обычно применяют в беспилотных автомобилях и алгоритмах компьютерного зрения.
Пока она работает довольно медленно и только с двумя типами цензуры: цветными блоками и мозаичным фильтром, — но проект всё ещё на стадии разработки. Кроме того, вы можете взять исходники и попробовать усовершенствовать эту модель. Погнали покажу как её использовать
- Я никого ни к чему не призываю, статья написана в ознакомительных целях!
Обнаружение цензоров
Это построено на маске Matterport'S R-CNN .
Вот видео NSFW, которое лучше показывает, что делает этот проект, на текущей модели 161.
Пример обнаружения мозаики по датированной (27 февраля 2020 г.) Модели 107:
Что нужно для работы?
Вам понадобятся все те же требования, что и к реализации Matterport Mask RCNN, не более того.
Обратите внимание, что я использую tensorflow 1.5.0, tensorflow-gpu 1.9.0 и keras 2.2.0.
Я использую Anaconda3 для моей командной строки. Поддерживается только windows.
Требования
Вам нужно будет скачать и установить DeepCreamPy, который может привлечь цензоров, учитывая, что вы говорите ему, где находятся цензоры
Сам исполняемый файл не должен иметь никаких требований к Windows. Для linux клонируйте репозиторий и следуйте приведенным инструкциям для получения его требований.
(Исходный код на Windows) я бы рекомендовал запускать их в виртуальной среде, с Anaconda3. Python 3.5, TensorFlow 1.5, Keras 2.2, tensorflow-gpu 1.9.0 и другие распространенные пакеты, перечисленные requirements.txt.
На данный момент DCP требуется до тех пор, пока я не смогу создать свою собственную альтернативу. В этом проекте предполагается использовать каталог DCP. Вы можете установить исполняемый файл или исходный код, либо должны работать.
DCP совместим только с изображениями в формате png, а не jpg. Это должно быть первое, что вы делаете - конвертировать любой контент, который вы хотите обработать, в формат png. Вы можете использовать онлайн-инструменты, такие как jpg2png. Опять же, это должно быть сделано заранее.
DCP не совместим с screentones, или тем пунктирным эффектом, который характерен для печатных работ. Просто обратитесь к моему другому проекту, Screentone Remover, который будет пакетно удалять screentones с помощью цифровых методов обработки сигналов. Это единственный способ для печатных цветных изображений.
Вот пример скринированного изображения, и как оно выглядит при удалении с помощью моего приложения Screentone Remover:
Пример удаления Screentone
Важные Примечания
Я настоятельно рекомендую запускать hent-AI на пакетах, например, один doujin или несколько doujins сразу. Самая медленная часть hent-AI-это инициализация, поэтому первый вывод занимает время, но все остальное будет быстро.
Сейчас нынешняя модель не идеальна, поэтому у вас могут появиться некоторые проблем с белыми полосами цензора, частично прозрачными полосами цензора и полосами цензора. Любое абсурдное количество цензуры может вызвать проблемы для hent-AI.
Эта модель не обучена распознавать полную цензуру, где генеталии вообще не рисуются. Нестандартная цензура также не поддерживается.
Модель поддерживает мозаики и бары, но она действительно борется, когда оба используются на одном и том же месте. Кроме того, DCP может создавать только для баров или мозаик, поэтому вам нужно будет хранить работы по цензуре мозаики отдельно от работ по цензуре бара. Если вы должны декенсорировать изображения с обоими, я бы предложил декенсорировать бары на одном запуске, а затем мозаики на секундном запуске.
Если вы решили попробовать обнаружение видео, пожалуйста, сделайте только один короткий клип за один раз.
Кнопка Video Maker создает видео с выхода DCP в decensored_output. Выполните это после завершения DCP. Примечание. по-прежнему необходимо выбрать каталоги для исходного видео и каталог установки DCP.
Не ставьте целые клипы через обнаружение видео, это очень долгая задача. Если вы можете, отредактируйте только клипы с видимыми мозаиками, получите выход decensored, а затем отредактируйте их в остальной части видео.
Установка и использование
Для получения подробных инструкций, следуйте Install_and_Tutorial.txt
Установить скрипты можно здесь.
Распакуйте загруженные файлы в какую-нибудь папку
Следуйте Install_and _tutorial для получения дополнительной информации
Код:
После клонирования этого репозитория, сначала установите требования:
pip install -r requirements.txt
Далее скомпилируем maskrcnn:
python setup.py install
Чтобы запустить hent-AI, запустите
python main.py
В главном справочнике следуйте инструкциям пользовательского интерфейса.
Не желательно, но вы можете обучать нейросеть.
python samples\hentai\hentai.py train --dataset=dataset_img/ --weights=path/to/weights
Кроме того, вы можете возобновить обучение, используя --weights=last