- This is an AI project that uses GAN to generate images.
- models
- DCGAN
- ResDCGAN(DCGAN + ResidualBlock)
- xxx
- 主要使用
PyTorch 1.12.1、Python 3.7.12 - 依赖库详见 requirements.txt
- Anime Faces Dataset 128
- 请先下载数据集 Anime Faces Dataset 128
- 将下载好的文件
archive.zip解压至项目的./dataset下 - 存储路径格式如
./dataset/AnimeFaces128/face/*.png
- 命令示例
python main.py help- 先启动 Visdom Server,见 Run Visdom
- 命令示例
# Linux python main.py train \ # --netg-path='checkpoints/GeneratorNet_100.pth' \ # --netd-path='checkpoints/DiscriminatorNet_100.pth' \ --data-path='dataset/AnimeFaces128' \ --max-epoch=200 \ --batch-size=256 \ --lr-g=0.002 \ --lr-d=0.0002 \ # 是否使用Visdom,默认为True --vis=True \ # visdom 环境名称 --visdom-env='image-generation'
- 命令示例
# Linux python main.py generate \ --netg-path='checkpoints/GeneratorNet_200.pth' \ --netd-path='checkpoints/DiscriminatorNet_200.pth' \ --gen-img='result.png' \ --gen-num=64
- 生成图像的结果见
--gen-img参数指定的文件,如result.png
- 命令示例
# 阻塞启动 python -m visdom.server # 非阻塞启动 nohup python -m visdom.server &
- 启动后即可使用Web浏览器访问 http://localhost:8097
- 在网页选择环境
image-generation,通过图表查看训练过程中的picture、errorscreenshot-2023年07月02日 152247.png
