我们使用--model选项可以指定使用什么样的模型(例如:pix2pix, cyclegan, colorization),通过--dataset_mode指定数据模式(例如:aligned, unaligned, single, colorization),通过--dataroot指定数据集路径,通过--name指定实验名称。这里可以列举一个命令供参考 python train.py --dataroot ./datasets/maps --name maps_...
这样我们就可以在resule中的maps_cyclegan_pretrained文件中看到只有训练完成的生成器所生成的结果啦。 pix2pix 同上一样,我们通过同样的方式打开visdom,查看数据可视化。 训练 在terminal中输入 python train.py --dataroot ./datasets/facades --name facades_pix2pix --model pix2pix --direction BtoA 测试 再在...
第1章 pix2pix测试代码 1.1 代码路径 .\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix\test 1.2 关键命令行参数(以pix2pix为例) -dataroot ./datasets/facades --direction BtoA --model pix2pix --name facades_pix2pix --verbose 1. 其中--verbose:表示打印网络架构 第2章 测试代码主要流程 (1)获取命令行参数:opt =...
实现了 Pix2PixModel 的子类,用于图像着色(黑白图像到彩色图像)。 模型训练需要 -dataset_model colorization 数据集。 它训练一个 Pix2Pix 模型,在 Lab color space 中从 L 通道映射到 ab 通道。 默认情况下,colorization数据集将自动设置 --input_nc 1 和 --output_nc 2。 cycle_gan_model.py 实现了cycl...
CycleGAN一共有4个网络:G_A2B, D_A2B,G_B2A, D_B2A, 后两个是新增的 。 1.2 代码来源 pytorch-CycleGAN-and-pix2pix\models\cycle_gan_model.py 1.3 网络结构代码解读 def __init__(self, opt): """Initialize the CycleGAN class. Parameters: ...
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix这个项目主要是由CycleGAN和pix2pix合在一起的,所以先要分别了解CycleGAN和pix2pix是个什么东西。 项目下载地址:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix GAN 首先我们要知道什么是GAN生成对抗网络呢?在没有大量标签数据同时又想达到一个很好的效果,从而又想减少对监督...
【(PyTorch)CycleGAN/pix2pix图图转换(生成)】’Image-to-image translation in PyTorch (e.g. horse2zebra, edges2cats, and more)' by Jun-Yan Zhu, Taesung Park GitHub: http://t.cn/RXJHrUV
目录GAN CGAN pix2pix CycleGAN pix2pixHD StarGAN PaddlePaddle: 百度顶会论文复现营. GAN GAN,即生成对抗网络,其网络结构主要包含一个生成器G和一个判别器D。首先,一个n维噪声输入到模型中,由生成器生成一个fake图像(根据目标而定),接着传入真实图像,resize成与fake图像相同大小,共同输入到判别器D中,送入训练...
pix2pix-turbo and CycleGAN-Turbo. Our new one-step image-to-image translation methods can support both paired and unpaired training and produce better results by leveraging the pre-trained StableDiffusion-Turbo model. The inference time for 512x512 image is 0.29 sec on A6000 and 0.11 sec on ...
pytorch实现DCGAN、pix2pix、DiscoGAN、CycleGAN、BEGAN以及VAE https://github.com/sunshineatnoon/Paper-Implementations