GIMP-ML

这些插件已在以下计算机上使用GIMP 2.10进行了测试：[1]MacOS Catalina 10.15.3[2]ubuntu 18.04 LTS。

[1]安装GIMP。[2]克隆此存储库：git克隆https://github.com/kritiksoman/GIMP-ML.git[3]打开gimp并转到Preferences->；Folders->；Plug-ins，添加文件夹gimp-plugins并关闭gimp。[4]下载weight ts.zip(1.22 GB)，保存在gimp-plugins文件夹中。[5]打开终端运行：bash installGimpML-mac.sh bash moveWeights.sh[6]Open GIMP。

[1]使用生成性对抗性网络(https://arxiv.org/abs/1609.04802)[2]DeblurGan-v2：去模糊(数量级)更快且更好(https://arxiv.org/abs/1908.03826)[3]深入研究自监督单目深度预测(https://arxiv.org/abs/1806.01260)[4]BISENET：用于实时语义分割的双边分割网络(https://arxiv.org/abs/1808.))的照片级真实感单幅图像超分辨率(BIENT[2]DeblurGan-v2：Debluring(数量级)去模糊。00897)[5]MASKGAN：走向多样化和交互式的面部图像处理(https://arxiv.org/abs/1907.11922)[6]实时样式转移和超分辨率的感知损失(https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/eccv16/)[7]重新思考用于语义图像分割的Atrus卷积(https://arxiv.org/abs/1706.05587)。

@文章{Soman2020GIMPML，Title={GIMP-ML：Python Plugins for Using Computer Vision Model in GIMP}，作者={Soman，Kritik}，Journal={arxiv preprint arxiv：2004.13060}，年份={2020年}}