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一款工具,借助深度學(xué)習(xí)模型可以一鍵摳去漫畫中的文字

m3Fp_almosthuma ? 來源:機(jī)器之心 ? 2020-01-27 11:12 ? 次閱讀

漫畫摳圖是漢化組翻譯中必不可少而又工作量很大的一項工作,主要內(nèi)容是將漫畫中的文字摳去,以便替換成另一種語言。現(xiàn)在,這項工作可以自動化地完成了,一位韓國的開發(fā)者開源了一款工具,借助深度學(xué)習(xí)模型可以一鍵摳去漫畫中的文字,連背景圖中的文字都可以被摳去,效果十分驚人。

很多人都喜歡看日本漫畫,不少作品已經(jīng)成為很多人心中的童年回憶。但是對于漫畫的翻譯人員來說,他們需要去除原有漫畫的對話框和背景文字,并將其替換為讀者使用的語言。由于一本漫畫可能有數(shù)萬個對話框和對話,因此工作量是很大的。

現(xiàn)在,摳圖的工作人員可以基本上解放他們的雙手了。只要你有 TensorFlow,就可以快速實現(xiàn)一鍵摳圖,將漫畫圖像中的所有文字一鍵去除。

SickZil-Machine,一鍵摳圖

SickZil 是韓文中的作者提供了一個視頻,用于展示這一工具的效果。

作者同時提供了自動工具摳圖的案例。

對話框中的文字可以被完全消除。

有時候會有些文字消除不干凈的情況,但基本不影響畫面(漫畫右上角標(biāo)題符號)。同時,背景中被去掉文字后,背景畫面可以被自動補(bǔ)全,基本不改變畫面效果(畫面右上角背景文字)。

從視頻中可以看出,這一工具非常的方便。只需要選擇待處理的漫畫,然后運(yùn)行工具即可。如果有一些畫面被誤去除,或者有一些去除不干凈的情況下,用戶可以手動修改需要被去除的文字。

那么,這一工具背后是什么技術(shù)呢?

技術(shù)

模型架構(gòu)

據(jù)項目作者介紹,這一工具背后使用了兩個模型,第一個是 Seg Net,用于檢測漫畫中的問題。另一個則是 Compl Net,用于處理漫畫圖像,去除文字并補(bǔ)全缺失的圖像部分。

Seg Net 使用的是 U-NET。這是一種編碼器-解碼器架構(gòu)。編碼器逐漸減少池化層的空間維度,解碼器逐步修復(fù)物體的細(xì)節(jié)和空間維度。

U-Net 的架構(gòu),將輸入圖像逐步池化后進(jìn)行上采樣,從而還原圖像細(xì)節(jié)。

而 Compl Net 使用的是 deepfill v2,這是一個用于對任意被 mask 的圖像進(jìn)行修復(fù)的模型,可以適應(yīng)各種 mask 的方式(塊狀遮蓋或線條遮蓋都可以)。deepfill 是 Adobe 等機(jī)構(gòu)提出一系列圖像修復(fù)工具,機(jī)器之心也曾用過 deepfill v1,但是效果似乎沒有論文展示的那么好。

目前 deepfill v2 并沒有官方開源,但 GitHub 上有其他開發(fā)者復(fù)現(xiàn)。

deepfill v2 的模型架構(gòu),可以進(jìn)行圖像修復(fù)。

有了這兩大神器,基本上可以實現(xiàn)漫畫文字的檢測識別和去除文本后的圖像補(bǔ)全。

數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練

有了模型還不夠,很多讀者想知道,整個系統(tǒng)是怎樣訓(xùn)練的。

在 Seg Net 上,作者使用了原始的漫畫圖像和文本內(nèi)容遮蓋數(shù)據(jù),用于覆蓋原始漫畫中所有的文字部分。在 Compl Net 上,模型的輸入為被移除了文字的漫畫圖像。模型使用了 285 個圖像-遮蓋對和 31500 張漫畫圖像,其中有將近 12000 張漫畫是有文字的,因此訓(xùn)練的數(shù)據(jù)比較平衡。

安裝和使用

作者沒有透露訓(xùn)練模型的相關(guān)參數(shù),但是提供了開發(fā)者需要準(zhǔn)備的硬件配置。 對于開發(fā)者而言,運(yùn)行代碼需要準(zhǔn)備 NVIDIA 驅(qū)動 410.x,CUDA 10.0,CUDNN >= 7.4.1,TensorFlow 需要大于 1.13 版本。

配置代碼步驟如下:

首先克隆相關(guān)代碼:git clone https://github.com/KUR-creative/SickZil-Machine.git; cd SickZil-Machine

下載 zip 文件,地址:https://github.com/KUR-creative/SickZil-Machine/releases。

解壓并復(fù)制文件:SickZil-Machine-0.1.1-pre0-win64-cpu-eng/resource/cnet 和 SickZil-Machine-0.1.1-pre0-win64-cpu-eng/resource/snet 到文件目錄:SickZil-Machine/resource.

進(jìn)入目錄并安裝:pip install -r requirements.txt

運(yùn)行主程序:cd src; python main.py

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:漫畫漢化組福音:深度學(xué)習(xí)工具一鍵摳圖

文章出處:【微信號:almosthuman2014,微信公眾號:機(jī)器之心】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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