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PyTorch版的StyleGAN2模型

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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 },
     
  • 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 ```
     
  • Pytorch版本的VGG-Face模型
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的VGG-Face模型，适用于人脸识别和身份验证任务。该模型在大规模人脸数据集上进行了预训练，能够有效提取面部特征并应用于各种应用场景。 VGG-Face模型的Pytorch版本可以直接通过`torch.load(VGG_FACE_LOCATION)`读取。该模型基于千万张人脸数据进行训练。
     
  • StyleGAN2-Ada：用于练习的StyleGAN2-ada
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    StyleGAN2-Ada是一款先进的生成对抗网络模型，专为图像生成任务设计。它通过自适应实例化调整技术优化了训练过程，特别适用于需要高精度图像合成的实践学习场景。 GAN2-ada练习基于最新的StyleGAN2架构，主要面向同行艺术家群体使用。此版本已在Python 3.7与PyTorch 1.7.1环境下进行了测试，并具备序列到视频转换的功能。 该系统支持以下功能特点： - 可以在任意分辨率下进行推理（图像生成），并且无论是在TensorFlow还是PyTorch环境中都能正确填充。 - 多潜伏推理，可以使用分割帧或蒙版混合技术。 - 支持非正方形长宽比的图片处理，系统会自动从数据集中选取合适的比例，并且要求分辨率必须是2^n的倍数（例如512x256、1280x768等）。 - 透明度支持，能够根据数据集中的需要选择性地使用alpha通道。 - 使用普通图像子文件夹作为条件数据集来训练模型，并采用了一些时髦且实用的技术进行推理。 此外，该版本还包括了Windows批处理脚本的实现。
     
  • StyleGAN2练习：基于StyleGAN2的实践
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    本项目旨在通过探索和实验StyleGAN2的技术细节，提升对图像生成模型的理解与应用能力。 StyleGAN2练习 此版本主要面向同行艺术家，他们更注重创作工具的有效性而非科学指标。我自己每天也在使用这个工具。在Tensorflow 1.14上进行了测试，并需要pyturbojpeg支持JPG格式的图像处理。序列到视频的转换功能也需要特别注意。 更多详细信息请参阅原始实现文档。需要注意的是，与Diff Augmentation方法相比，此版本显示了更平滑但较慢的收敛性，并且输出种类较少。在我的测试中发现，在少数快照数据集（50至100张图像）上，ada版本未能成功运行，而使用Diff Augmentation则取得了成功。 因此，在这个回购项目里，我倾向于通过Diff Augmentation进行训练以获得更好的结果。Nvidia最近发布了一个新版本的StyleGAN2，据称其处理平面文件夹数据集的速度提高了30%，并且相比基于TF的数据集更容易调整和调试。
     
  • 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。
     
  • Vision-Transformer-PyTorch：包含预训练模型的Pytorch版Vision Transformer(...)
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    Vision-Transformer-PyTorch项目提供了一个用PyTorch实现的视觉变换器（ViT）框架，并包含了多种预训练模型，适用于图像识别等任务。 视觉变压器-火炬视觉变压器的Pytorch实现提供预先训练的pytorch权重，这些是从原始jax/亚麻权重转换而来的。这是与相关项目的合作成果，并介绍了论文中的PyTorch实施方法。我们提供了从预训练的jax/flax模型转化来的预训练pytorch权重。我们也提供了微调和评估脚本。 安装环境：使用命令`conda create --name vit --file requirements.txt`创建新的虚拟环境，然后激活该环境以开始工作。 可用模델包括多种视觉变压器模型，这些是从原始jax/flax wieghts转换而来的。您可以下载并将文件放在“weights/pytorch”下以使用它们；或者您也可以直接从我们这里获取并将其存放在“weights/jax”目录中以便于使用。我们会在线帮助用户进行权重的转化。 支持的数据集目前包括ImageNet2012、CI等三个数据集。