下面分别来介绍一下上述5个GitHub项目。
AnimeGAN
Star：1.8k
AnimeGAN[2]是是一款可以把真实图片转化为动漫风图像的工具。
AnimeGAN是论文《AnimeGAN: a novel lightweight GAN for photo animation》的实现，利用近几年人工智能领域比较热门的GAN实现把真实图片转化为动漫风图像。
faker
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faker[3]是一款用于生成伪造数据的Python小工具。
造数据，在开发过程中至关重要，尤其是在企业项目中，很多数据会涉及到敏感信息，很难获取到客户数据。这时候，如果要进行功能的开发和测试，就需要自己想办法造数据。
造数据是一件非常令人头疼的事情，如果让你造一条地址信息，可能会脱口而出。那如果让造10000条数据呢？这就是一个即耗脑力，又耗体力的活。
faker就可以一行代码实现数据的生成。
faker可以根据不同的参数生成不同语言、不同类型的数据。
安装使用
可以直接使用pip命令进行安装，
pip install Faker
生成数据，
from faker import Faker fake = Faker(['it_IT', 'en_US', 'ja_JP']) for _ in range(10): print(fake.name()) # 鈴木 陽一 # Leslie Moreno # Emma Williams # 渡辺 裕美子 # Marcantonio Galuppi # Martha Davis # Kristen Turner # 中津川 春香 # Ashley Castillo # 山田 桃子
Background-Matting
Star：3.1k
Background-Matting[4]是CVPR 2020上一篇名为《Background Matting: The World is Your Green Screen》文章的实现项目，通过这个算法，可以轻松实现图像背景的替换。
自动抠图或者替换背景早已经不是什么新鲜事，但是，大多数工具的修建图像的效果差强人意。
《Background Matting: The World is Your Green Screen》基于对抗网络提出一种新型、基于深度学习的背景消除、替换算法，在大量图像、视频数据的验证结果中显示，能够达到比以往算法更好的效果。
PyBoy
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PyBoy[5]是一款用Python编写的Game Boy模拟器。
Game Boy是任天堂发售的掌上游戏机系列，而PyBoy实现了可以通过API接口的方式，模拟并控制GameBoy游戏。
Learning-to-See-in-the-Dark
Star：4.7
Learning-to-See-in-the-Dark[6]是一款暗光图像处理项目。
看过华为P30、P40系列发布会的应该都被它强大的暗光处理惊艳到了。
的确，在暗光条件下，受到低信噪比和低亮度的影响，图片的质量会受到很大的影响，低曝光率的照片会出现很多噪声，而长曝光时间会让照片变得模糊、不真实。
Learning-to-See-in-the-Dark通过FCN方法将在黑暗环境中进行的拍摄还原的方法，能够清晰还原暗光图像。
