- 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
、error