【原】CV之ModelScope：基于ModelScope框架的人脸人像数据集利用DCT-Net算法实现人像卡通化图文教程之详细攻略

CV之ModelScope：基于ModelScope框架的人脸人像数据集利用DCT-Net算法实现人像卡通化图文教程之详细攻略

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官方文档：
https://www./models/damo/cv_unet_person-image-cartoon_compound-models/summary

基于ModelScope框架的人脸人像数据集利用DCT-Net算法实现人像卡通化图文教程之详细攻略

建立在线环境

基于PAI-DSW在Jupyterlab内建模地址：
https://dsw-gateway-cn-hangzhou.data.aliyun.com/dsw-14046/lab/workspaces/auto-a/tree/CV_test20221016.ipynb

打开在线Notebook—Jupyterlab

 打开CPU实例通常需要2-5分钟，打开GPU实例通常需要8-10分钟，请耐心等待

基于PAI-DSW在Jupyterlab内建模

第一次运行，需要加载相关的库和数据集

输出结果

一般不到1秒左右即可得出推理结果

完整代码

import cv2
from modelscope.outputs import OutputKeys
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

img_cartoon = pipeline(Tasks.image_portrait_stylization, 
                       model='damo/cv_unet_person-image-cartoon_compound-models')

import time
StartTime = time.clock()

# 图像本地路径
img_path = 'test001.jpg'
# 图像url链接
# img_path = 'https://modelscope.oss-cn-beijing./test/images/image_cartoon.png'
result = img_cartoon(img_path)
cv2.imwrite('result01.jpg', result[OutputKeys.OUTPUT_IMG])

EndTime = time.clock()
CostTime=EndTime-StartTime
print('代码运行时间：',CostTime)