starGANv2代码复现

Posted 2022-12-03 21座的胖子

github:statganv2
服务器配置为Ubuntu 16.04.6，CUDA版本10.0，测试用的是旧的AFHQ数据集
1.下载预训练网络，可以按照git的步骤来，但是有几个需要翻墙下载，比较麻烦，整理好的网盘链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/13aEPH82Yf2H9HMEYny0fdw 
提取码：412c 	##AFHQ数据集，解压后放到根目录下data文件夹里
链接：https://pan.baidu.com/s/1oleMcsIVUTx6dYFIEwRw8A 
提取码：gnlz 	##预训练权重文件，下载后放到根目录下expr/checkpoints/afhq文件夹里

根目录结构

2.根据预训练文件生成演示图片和视频

python main.py --mode sample --num_domains 3 --resume_iter 100000 --w_hpf 0 \\
               --checkpoint_dir expr/checkpoints/afhq \\
               --result_dir expr/results/afhq \\
               --src_dir assets/representative/afhq/src \\
               --ref_dir assets/representative/afhq/ref

运行后在expr/results路径下找到结果，这里生成视频很容易报错，可能是对GPU要求比较高。
3.评估指标（FID和LPIPS）
这个需要先下载几个torch自带的文件到/.cache/torch/checkpoints/目录下，这个目录是隐藏的，需要先ls -a命令显示所有文件。

python main.py --mode eval --num_domains 3 --w_hpf 0 \\
               --resume_iter 100000 \\
               --train_img_dir data/afhq/train \\
               --val_img_dir data/afhq/val \\
               --checkpoint_dir expr/checkpoints/afhq \\
               --eval_dir expr/eval/afhq

生成的评估文件在expr/eval/afhq/文件夹下后缀为json的文件

4.训练

python main.py --mode train --num_domains 3 --w_hpf 0 \\
               --lambda_reg 1 --lambda_sty 1 --lambda_ds 2 --lambda_cyc 1 \\
               --train_img_dir data/afhq/train \\
               --val_img_dir data/afhq/val