在线预览

• https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2
• https://huggingface.co/spaces/TachibanaYoshino/AnimeGANv3

git仓库

• 3代（仅exe，且git仓库内只包含2种模型，还不支持二次开发）
• 2代
• 2代 pytorch 版
  其中weights文件夹下，celeba_distill.pt和paprika.pt是风景动漫迁移的模型，而face_paint_512_v1.pt和face_paint_512_v2.pt是人脸动漫迁移的模型。注意人脸卡通化时，输入图片应保持512*512，且不应有太多人脸之外的内容。
  显存占用取决于图片大小

环境配置

nvidia-smi

nvidia-smi是N卡驱动附带的命令行指令，可以查看当前的GPU信息：
其中 Driver Version是当前NVIDIA显卡驱动版本，CUDA Version是该驱动可用的CUDA版本上限

CUDA

CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，使GPU能够解决图像以外的计算问题。
已安装的CUDA会附带nvcc -V命令行指令，用于查看版本

pytorch

pytorch是基于torch的开源机器学习库，支持跨平台：Windows(CUDA,CPU)、MacOS(CPU)、Linux(CUDA,ROCm,CPU)
pytorch的包名就叫torch
pytorch和CUDA版本对应关系可见官网链接：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/。通常高版本的pytorch可以兼容低版本的CUDA。

• 下载安装
  在官网首页生成下载链接，或者在pytorch下载列表中找到符合的版本下载后再手动通过pip载入。其中cu为cuda版本，torch为torch的版本，cp为python版本。
  注意直接通过pip install torch安装的默认是CPU版。可通过import torch; print(torch.__version__)确认是CPU还是CUDA版。
  可通过import torch; print(torch.cuda.is_available())确认当前已安装的torch版本是否能与本机CUDA正常协作。