Github|教你用PyTorch打造专属GAN二次元头像(附源代码)

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来源:Github Jie Le

翻译:孙菁


随机生成图像

通过DCGAN模型在包含143,000张动漫人脸的数据集上迭代训练100次,我们得到了本次实验所用的图像。


Github|教你用PyTorch打造专属GAN二次元头像(附源代码)


图像转换

通过执行隐含代码,使图像完成从第一列到最后一列的转换。


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原始图像

我们可以观察到图像包含很多异常值,即有很多噪音,这些异常值会使得生成图像的质量有所下降。


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使用

执行以下命令以启动整个程序:

$ python main.py --dataRoot path_to_dataset/ 


DCGAN的预训练模型呀包含在此目录中,使用jupyternotebook工具即可查看。


动漫人脸数据集

利用爬虫工具 gallery-dl,我们 danbooru.donmai.us中收集到了带有126个标记的动漫样式图片。之后,这些图片由动漫人脸识别器 python-animeface 处理。经过处理的数据集总共包含143,000张动漫人脸。需要注意的是,一些标记在经过剪裁后就没有意义了,比如,一张在“制服”标签下的图片在剪裁后就不再包含制服的部分了。


如何从头构件数据集?

预备工具:gallery-dl, python-animeface

1、下载动漫样式的图片



2、从下载的图片中提取动漫人脸



读者可以从build_face_dataset.py中寻找具体实现。

数据集(~400MB)也可以从此处下载(非商业使用)。


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