Pix2Pix是一款目前非常受用户欢迎的图像生成软件，Pix2Pix拥有着色，分割，线图画到图像，映射到卫星视图，风格化等等功能，能自动为您的手稿填充色彩，从而让整个作品一下子就可以变成好看的彩色图，使用起来非常方便。
Pix2Pix采用了只能AI技术，主要功能是可以帮助用户简单而直观的方式来编辑的照片，你只需在软件内简单画一个手绘稿，然后点击一下中间的红色按钮，就可以快速填充色彩，不管你画成什么样都能帮你快速转化。
Pix2Pix使用方法
最近，我将Isola等人做的pix2pix移植到了Tensorflow 平台。Tensorflow 平台包含在Tensorflow的图像到图像翻译(Image-to-ImageTranslation in Tensorflow)论文中。我采用了一些预训练的模型，并制作了一个网络互动的程序可以直接尝试玩玩。建议使用 chrome 浏览器来查看效果。
pix2pix模型通过对图像对进行训练来工作，例如给建筑物的立面添加建筑物立面的标签，然后尝试从任何输入图像生成相应的输出图像。这个想法是直接从pix2pix 论文( pix2pix paper)而来，这是一篇好文章。
立面(facades)
在建筑立面数据库上训练有标签的建筑立面。它似乎不知道如何处理一个大的空白区域，但如果放上足够的窗口，那么结果往往合理。绘制“墙”颜色矩形来擦除东西。
我没有建筑立面给定不同部分的名字，所以我只是猜测它们叫什么。
边缘转换成猫咪(edges2cats)
在约2k 存储猫照片和从那些照片自动生成的边缘之上训练。生成了彩色猫对象和一些带有噩梦的脸。我所见过的最好的一个是猫猫。
一些图片看起来特别蠕动，因为对动物辨识产生误判，特别是在眼睛周围。自动检测的边缘在很多情况下不是很好，没有检测到猫的眼睛，使得训练图像翻译模型效果更差。
边缘转换成鞋(edges2shoes)
在从Zappos收集的?50k鞋子图片以及从那些图片自动生成的边缘的数据库上训练之后。如果你真的擅长绘制鞋子的边缘，可以尝试产生一些新的设计。请记住，因为是在真实的对象上进行训练，所以如果你可以绘制更多的3D物体，所以似乎工作得更好。
边缘转换成手袋(edges2handbags)
和前面类似，在从亚马逊收集的?137k手袋图片及从那些照片自动生成边缘数据库上训练。如果你在这里画一个鞋而不是手提包，你会得到一只非常奇怪的纹理鞋。
