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StyleGAN2-PyTorch：在PyTorch中分析与提升StyleGAN（版本2）图像质量的实现

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简介：
简介：本项目基于PyTorch实现并优化了StyleGAN2模型，致力于深入分析其生成机制及提高图像合成的质量。 在PyTorch中实现并改进StyleGAN 2的图像质量（注意：我尽量接近官方实施，但可能遗漏了一些细节，请谨慎使用此实现）。我已经测试过以下环境： - PyTorch版本1.3.1 - CUDA版本10.1 或 10.2 用法如下： 首先创建lmdb数据集： ``` python prepare_data.py --out LMDB_PATH --n_worker N_WORKER --size SIZE1，SIZE2，SIZE3，... DATASET_PATH ``` 这会将图像转换为jpeg并预先调整其大小。此实现不使用渐进式增长，但如果您想尝试其他分辨率，请使用带有逗号分隔列表的大小参数来创建多个分辨率数据集。 然后您可以在分布式设置中训练模型： ``` python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=N_PROCESSORS main.py ```

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  • StyleGAN2-PyTorch：在PyTorch中分析与提升StyleGAN（版本2）图像质量的实现
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    简介：本项目基于PyTorch实现并优化了StyleGAN2模型，致力于深入分析其生成机制及提高图像合成的质量。 在PyTorch中实现并改进StyleGAN 2的图像质量（注意：我尽量接近官方实施，但可能遗漏了一些细节，请谨慎使用此实现）。我已经测试过以下环境： - PyTorch版本1.3.1 - CUDA版本10.1 或 10.2 用法如下： 首先创建lmdb数据集： ``` python prepare_data.py --out LMDB_PATH --n_worker N_WORKER --size SIZE1，SIZE2，SIZE3，... DATASET_PATH ``` 这会将图像转换为jpeg并预先调整其大小。此实现不使用渐进式增长，但如果您想尝试其他分辨率，请使用带有逗号分隔列表的大小参数来创建多个分辨率数据集。 然后您可以在分布式设置中训练模型： ``` python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=N_PROCESSORS main.py ```
     
  • StyleGAN2-ADA-PyTorch：官方的PyTorch实现
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    StyleGAN2-ADA-PyTorch是基于PyTorch框架的官方实现版本，它提供了高效且灵活的方式来训练和应用StyleGAN2模型，并加入了自适应数据增强功能。 StyleGAN2-ADA——官方PyTorch实施 作者：Tero Karras, Miika Aittala, Janne Hellsten, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen 和 Timo Aila 摘要： 训练生成对抗网络（GAN）时，如果使用的数据量过小，通常会导致判别器过度拟合。这进而导致了模型在训练过程中的不稳定。 我们提出了一种自适应鉴别器增强机制来显著稳定有限数据环境下的训练。该方法不需要对损失函数或网络架构进行任何修改，并适用于从头开始的训练以及现有GAN在其他数据集上的微调操作。 我们在多个数据集中证明，仅使用几千张训练图像就能够取得良好效果；通常情况下，与需要更多数量级图片的传统StyleGAN2相比，我们的模型能够达到相似的效果。我们希望这项技术将为生成对抗网络开辟新的应用领域。 另外值得注意的是，在广泛使用的CIFAR-10基准测试中，实际上它只是一个有限数据集的示例。我们在该数据集中实现了FID分数从5.59显著提高到2.4的成绩。
     
  • StyleGAN2_PyTorch: StyleGAN2 PyTorch 1.0.1版本
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    StyleGAN2_PyTorch是基于PyTorch框架实现的StyleGAN2模型的代码库，当前版本为1.0.1，提供了高质量图像合成的能力。 StyleGAN2的PyTorch实现（非官方） 该存储库包含以下论文的PyTorch实现：分析和改善StyleGAN （StyleGAN2）的图像质量作者：Tero Karras，Samuli Laine，Miika Aittala，Janne Hellsten，Jaakko Lehtinen，Timo Aila。 动机 据我所知，在pytorch 1.0上实现stylegan2仍然没有官方发布（Tensorflow版本由NvLabs提供），因此我想在PyTorch 1.0.1上实现它以扩展其在PyTorch社区中的使用。注意，设置位于opts/opts.py中。您可以更改为自己的数据集，并选择64、128、256等分辨率。 更新信息 日期：2019年12月27日；需要帮助！经过约两周的实验后，该版本仍然难以收敛。
     
  • PyTorch版的StyleGAN2模型
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    本简介介绍基于PyTorch框架实现的StyleGAN2模型。该版本提供了一个灵活高效的平台来训练和使用StyleGAN2，适用于图像生成与风格迁移等领域研究。 根据论文对作者的代码（使用TensorFlow编写）进行了简化，并在某些地方做了微调，以方便新手入门生成对抗网络（GAN），并进行初步图像生成操作。该代码整体简洁易读，建议与原作者的代码一起使用，可以将其作为参考或解读来理解原作者的实现方式。
     
  • 基于UNet判别器的StyleGAN2 PyTorch实现：UNet-StyleGAN2
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    本项目为基于PyTorch框架下的UNet-StyleGAN2实现，采用改进型的UNet结构作为判别器，旨在提升图像生成的质量与多样性。 使用UNet Discriminator实现Stylegan2。该存储库的工作方式与原始的StyleGAN2相似。只需将所有stylegan2_pytorch命令替换为相应的unet_stylegan2命令。 更新：结果非常好，接下来需要研究如何将其与其他一些技术结合，并编写完整的使用说明。 安装： ```shell $ pip install unet-stylegan2 ``` 用法： ```shell $ unet_stylegan2 --data .pathtodata ``` 引文: @misc { karras2019analyzing , title = { Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN } , author = { Tero Karras and Samuli Laine and Miika },
     
  • 使用Python在PyTorch中实现最简化的StyleGAN2方法
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    本项目采用Python语言和深度学习框架PyTorch，实现了风格化生成对抗网络（StyleGAN2）的核心算法，旨在提供一个简洁明了的学习资源。 在Pytorch中最简单的Stylegan2工作实现是基于论文《Improved Techniques for Training GANs》（https://arxiv.org/abs/1912.04958）的StyleGan2的一个简化版本。 为了运行这个项目，您需要一台安装了GPU和CUDA的机器。通过以下命令安装必要的包： ``` pip install stylegan2_pytorch ``` 如果您使用的是Windows系统，请按照如下步骤操作： ```shell conda install pytorch torchvision -c python pip install stylegan2_pytorch ``` 运行项目时，您可以通过下面这条命令开始训练过程： ```shell stylegan2_pytorch --data /path/to/images ``` 这将会把生成的示例图像保存到`results/default`目录，并且模型会定期被保存至`models/default`。 此外，您可以使用以下指令指定项目的名称： ```shell stylegan2_pytorch --data /path/to/images --name my-project-name ``` 这样便可以根据您的需求自定义项目。
     
  • DALLE-pytorch：在Pytorch中实现OpenAI的DALL-E文本到图像转换器
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    DALLE-pytorch 是一个基于 PyTorch 的开源项目，实现了 OpenAI 的 DALL-E 模型，能够将文本描述转化为逼真的图片。 在尝试复制DALL-E（OpenAI的文本到图像转换器）的过程中，我们不仅实现了它的功能，还添加了对生成内容进行排名的功能，并且正在开发其他新特性。如果您想了解有关如何在TPU上训练DALL-E的信息，请提供帮助。 成功地在一个只有2000张风景图片的小型数据集（包含2048个视觉标记）上训练了一个6层的简化版DALL-E！ 安装方法： ``` $ pip install dalle-pytorch ``` 使用说明： 1. 训练VAE: ```python import torch from dalle_pytorch import DiscreteVAE vae = DiscreteVAE( image_size=256, ```
     
  • CNNIQA+++:基于PyTorch的图像质量评估方法实现
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    本文介绍了CNNIQA+++，一种利用深度学习框架PyTorch开发的先进图像质量评估技术。该方法通过训练神经网络来自动判断和优化图像的质量指标，为图像处理领域提供了新的解决方案。 CNNIQAplusplus 的 PyTorch 1.3 实现如下： 选择优化器为 Adam 而不是文中提到的带有动量的 SGD。 训练命令： ``` CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --exp_id=0 --database=LIVE --model=CNNIQAplusplus ``` 在训练之前，需要在 `config.yaml` 中指定 `im_dir`。使用以下命令查看可视化结果： ``` tensorboard --logdir=tensorboard_logs --port=6006 # 在服务器上运行该命令 ssh -p port -L 6006:localhost:6006 user@host # 在你的电脑上运行该命令，以便在本地机器上查看可视化结果。 为了创建一个名为 reproducib 的 conda 环境，请使用以下命令： ``` conda create -n reproducib ```
     
  • Pytorch-UNet：基于PyTorch的U-Net实现，适用于高质量图像的语义分割-源码
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    简介：Pytorch-UNet是利用PyTorch框架构建的一个高效U-Net模型，专为高质量图像的精细语义分割设计。此项目提供完整的源代码，便于研究与应用开发。 在PyTorch中使用UNet进行语义分割的自定义实现针对Kaggle上的高清晰度图像。该模型是从头开始训练的，并且基于5000张无数据增强处理的图像，其测试结果为：在超过10万张测试图片上获得了得分0.988423（735中的511）。可以通过增加更多的训练、应用数据增强技术、微调模型参数、使用CRF后处理以及对蒙版边缘施加更多权重来进一步提高此分数。Carvana的数据集可以获取并用于实验。 在预言训练好模型，并将其保存为MODEL.pth之后，您可以通过命令行接口轻松地测试图像上的输出蒙版。 预测单个图片的掩码并保存： ``` python predict.py -i image.jpg -o output.jpg ``` 要对多张图进行预测并在屏幕上显示结果而不保存它们，请使用以下命令： ``` python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save ```
     
  • Pytorch-UNet：基于PyTorch的U-Net实现，适用于高质量图像的语义分割-源码
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    Pytorch-UNet是一款利用PyTorch框架开发的高性能U-Net模型，专为高质量图像提供精准语义分割解决方案。此项目包含详尽源代码，适合研究与应用需求。 UNet使用PyTorch进行语义分割，在Kaggle的自定义实施中针对高清晰度图像进行了优化。该模型是从头开始训练的，并利用了5000张图像（无数据增强），在超过10万张测试图像上获得了0.988423的成绩，即735个预测中有511个正确。 可以通过增加更多的培训、使用数据增强技术、微调模型、应用CRF后处理以及在蒙版边缘施加更多权重来进一步提高这一分数。Carvana的数据集可以用来训练和测试该模型。 要使用已经训练好的模型进行图像预测，请确保您安装了Python 3.6或更高版本，并且已将预训练的模型保存为MODEL.pth文件。然后，可以通过命令行界面轻松地在单个或多张图片上运行预测并查看结果： - 预测单一图像并将输出蒙版另存为文件：`python predict.py -i image.jpg -o output.jpg` - 对多幅图像进行预测并在屏幕上显示而不保存它们： `python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save`