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基于UNet判别器的StyleGAN2 PyTorch实现：UNet-StyleGAN2

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简介：
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 },

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • PyTorch-UNet: PyTorch中的UNet模型实现-https
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    PyTorch-UNet是一款在PyTorch框架下实现的经典卷积神经网络模型UNet的开源项目。它专为图像分割任务设计，提供高效且灵活的代码结构，适用于医疗影像分析等多种应用场景。 U-Net-PyTorch实施 这是一种流行的图像分割网络的实现方式。它非常稳定且可配置，并已在多个数据集中使用，作为几个项目的一部分。 更新：现在支持基于3-D卷积的分段。 更新：所有批次归一化操作已被实例归一化所取代（以解决医学图像中的小批量问题），并且ReLU激活函数被替换为LeakyReLU，因为它在最近的工作中得到了更广泛的应用。 安装 您可以将此软件包安装到本地Python环境中，并将其作为模块导入项目中。 步骤如下：首先克隆此存储库至您选择的文件夹内。然后进入该目录并按照以下命令安装依赖项： ``` cd pip install -r requirements.txt ```
     
  • 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-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_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：带有自适应判别器增强(ADA)的官方TensorFlow实现
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    StyleGAN2-ADA是NVIDIA推出的基于TensorFlow框架的StyleGAN2升级版，特别加入了自适应判别器增强技术(ADA)，用于提升图像生成的效果和多样性。 具有自适应鉴别器增强（ADA）的StyleGAN2 — TensorFlow正式实施 作者：Tero Karras, Miika Aittala, Janne Hellsten, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen, Timo Aila 摘要： 在使用有限的数据集训练生成对抗网络(GAN)时，通常会遇到判别器过度拟合的问题，这会导致训练过程不稳定。我们提出了一种自适应鉴别器增强机制来显著改善这种情况下的训练稳定性。该方法无需修改损失函数或网络架构，并且适用于从头开始的训练以及在其他数据集上对现有GAN进行微调的情况。我们在几个不同的数据集中展示了使用仅几千张训练图像便能取得良好效果，通常能够使StyleGAN2的结果与更少数量级的图像相匹配。我们希望这可以为GAN开辟新的应用领域。此外，研究还表明广泛使用的CIFAR-10实际上是一个有限的数据基准。
     
  • StyleGAN2-Ada 再现性挑战：StyleGAN2-Ada 的 Reproducibility 分析
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    本项目致力于深入分析并复现StyleGAN2-Ada模型，通过系统性的实验来评估其再现性，并提供详尽的技术报告与代码。 在这个项目中，我尝试使用本段落中的某些数据集和其他一些小型数据集来评估“发布结果的可重复性和可概括性”。 StyleGAN2-ada官方存储库： 入门 1. 克隆此存储库： ``` $ git clone git@github.com:Deep-FAMSADA_Project.git ``` 2. 创建具有所有依赖项和要求的conda环境： ``` $ cd ADA_Project $ conda env create -f environment.yml $ conda activate ada-env ``` 3. 创建您的.env文件： 将`default_env`重命名为`.env` ``` # in .ADA_Project $ mv default_env .env $ nano .env # 或使用任何其他文本编辑器 ``` 4. 编辑文件以将工作目录追加到第一行（例如，WORK=homemy_projects）。 工作目录应该与您要使用的路径一致。
     
  • PyTorch-Unet
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    PyTorch-Unet是一款基于PyTorch框架实现的深度学习模型，主要用于医学图像分割任务中。该网络结构由编码器和解码器组成，能够有效捕捉输入数据的空间特征信息。 使用PyTorch进行语义分割的UNet模型在Kaggle高清图像挑战赛上进行了自定义实施。该模型从头开始训练，共用了5000张图像（没有数据增强），并在超过10万张测试图像上获得了得分0.988423（总分735中得分为511）。可以通过增加更多的培训、使用数据增强技术、微调以及在预测阶段应用CRF后处理来进一步提高模型性能，此外，在蒙版边缘施加更多权重也有助于改进结果。训练好的模型可以保存为MODEL.pth文件，并通过命令行接口轻松地对单个或多个图像进行测试以生成输出蒙版。 要使用该模型，请按照以下步骤操作： - 对单一图像预测并保存其掩码：执行 `python predict.py -i image.jpg -o output.jpg` - 预测多幅图像并在屏幕上显示结果而不保存它们：执行 `python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz`