你喜欢动画片，或者说卡通，动漫吗？
我是挺喜欢的。
绚丽多彩的卡通世界从来没有缺失过吸引力。手冢治虫画笔下，那个可以上天入地的阿童木，在与邪恶世界的斗争中教会了我们勇敢与正义。漫画工匠宫崎骏用清新的水彩勾勒出自然的乡村景观，不染一丝现实的尘土。美艳而不可方物的世界令人神往。从《大闹天宫》到《大圣归来》，从《哪吒闹海》到《哪吒之魔童降世》，国漫的发展也不曾落下。恢弘的场景结合扣人心弦的故事，不仅有丰富视觉享受，同时也带来了一个心灵慰藉的港湾。但是卡通世界的诞生需要日积月累的积淀，在一笔笔线条和色彩的勾勒下才能生成动人的场景。
而人工智能却带来了便捷的可能，现实世界的景色人物都可以一键定格为卡通风格。在尽可能保留显示细节的同时也保持着艺术的风格化。
这次是将AnimeGAN部署到Ascend 310，从而实现对自己想要图片的一键转换为我们想看到的卡通风格。
最终效果图如下图所示，左图是输入，右图是输出：
Ascend 310是硬件，我们是基于在硬件上构建的软件进行开发的，不会直接接触到底层的硬件，这里我们是基于CANN开发，CANN(Compute Architecture for Neural Networks)是华为公司针对AI场景推出的异构计算架构，通过提供多层次的编程接口，支持用户快速构建基于昇腾平台的AI应用和业务。包括：
这里我们主要用到的还Ascend CL，也就是ACL，不过为了更加方便开发，减少对原生接口的数据对齐的琐碎限制，我们使用官方推出的进一步封装的acllite，相当于做了进一步封装，更加方便开发者使用。acllite的主要接口如下图所示：
具体的开发流程如下图所示，不仅适用于本应用，也适用于所有的开发应用。
AnimeGAN生成网络结构如下，以Generative Adversarial Networks(GAN)为基础，其架构包括一个生成器（Generator）用于将现实世界场景的照片转换为动漫图像，和一个判别器（Discriminator）区分图像是来自真实目标域还是来自生成器产生的输出，通过迭代训练两个网络（即生成器和判别器），由判别器提供的对抗性损失可以生成卡通化的结果。同时将生成器替换为自编码结构，使得生成器具有更强的生成能力。对于生成器，它希望生成样本尽可能符合真实样本的分布，而判别器则希望尽可能的区分真实样本与生成样本。具体来说，判别器将真实样本判断为正确，记为1；而将生成结果判断为错误，记为0。
AnimeGAN 的生成器可以被认为是一个对称的编码器-解码器网络。主要由标准卷积、深度可分离卷积、反向残差块（IRB），上采样和下采样模块组成。 在生成器中，最后一个具有 1×1 卷积核的卷积层不使用归一化层，后面是 tanh 非线性激活函数。Conv-Block 由具有 3×3 卷积核的标准卷积、实例归一化层和 LRelu 激活函数组成。 DSConv 由具有 3 × 3 卷积核的深度可分离卷积、实例归一化层和 LRelu 激活函数组成。反转的残差块包含 Conv-Block、深度卷积、点卷积和实例归一化层。
为了避免最大池化导致的特征信息丢失，使用Down-Conv作为下采样模块来降低特征图的分辨率。它包含步长为 2 的 DSConv 模块和步长为 1 的 DSConv 模块。在 Down-Conv 中，特征图的大小被调整为输入特征图大小的一半。 Down-Conv 模块的输出是步长为 2 的 DSConv 模块和步长为 1 的 DSConv 模块的输出之和。使用Up-Conv 用作上采样模块以提高特征图的分辨率。
为了有效减少生成器的参数数量，网络中间使用了 8 个连续且相同的 IRB。与标准残差块 相比，IRB 可以显着减少网络的参数数量和计算工作量。生成器中使用的 IRB 包括具有 512 个内核的逐点卷积、具有 512 个内核的深度卷积和具有 256 个内核的逐点卷积。值得注意的是，最后一个卷积层没有使用激活函数。
为了辅助生成器生成更好的结果，判别器需要判断输出图像是否是真实的卡通图片。因为判断是否真实依赖于图片本身特征，不需要抽取最高层的图片特征信息，所以可以设计成较为浅层的框架。首先对输入进行卷积核为3 x 3的卷积，然后紧接两个步长为2的卷积块来降低分辨率，并且提取重要的特征信息。最后使用一个3 × 3的卷积层得到最终提取的特征，再与真实标签进行损失计算。如果输入为256 × 256，则输出为64 × 64的PatchGAN形式。这里将Leaky ReLU的参数设置为0.2。
在拿到一个模型，我们希望做开发部署的时候，基本流程如下图所示：
下面就来看看。
获取到原始模型后，需要使用昇腾CANN所提供的ATC模型转换工具，将第三方框架的模型转换为昇腾推理芯片所支持的om模型。模型转换步骤可参考昇腾文档中开发者文档->应用开发->将已有模型通过ATC工具转换（命令行）的指导进行转换。该样例通过不同分辨率的模型支持三种不同的输入图片，直接影响到生成图片的质量。以下为模型转换过程。
如果你想用Python，也没问题，来看看Python版本的代码：
使用DVPP对读入图片进行解码，并缩放至256 × 256分辨率，以符合网络输入大小；在模型转换时，使用AIPP功能，将unit8的数据转换为fp16格式，将0～255的数值归一化到-1～1，将BGR的图片格式转换为RGB格式。
如果使用Python接口开发，代码如下所示：
后处理模块主要是对模型的推理结果进行格式变换，然后将变换结果反馈给用户。主要过程是先将-1～1的值映射回0～255，然后将256 × 256的转换结果缩放回原始图像的尺寸大小。最后进行色域转换将RGB格式的输出转换为BGR格式。