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🌌 训练文档

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准备数据集

  • 下载训练数据集: FFHQ

训练

👾 阶段 I - VQGAN

  • 训练VQGAN:

    python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4321 basicsr/train.py -opt options/VQGAN_512_ds32_nearest_stage1.yml --launcher pytorch

  • 训练完VQGAN后，可以通过下面代码预先获得训练数据集的密码本序列，从而加速后面阶段的训练过程:

    python scripts/generate_latent_gt.py

  • 如果你不需要训练自己的VQGAN，可以在Release v0.1.0文档中找到预训练的VQGAN (vqgan_code1024.pth)和对应的密码本序列 (latent_gt_code1024.pth): https://github.com/sczhou/CodeFormer/releases/tag/v0.1.0

🚀 阶段 II - CodeFormer (w=0)

  • 训练密码本训练预测模块:

    python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4322 basicsr/train.py -opt options/CodeFormer_stage2.yml --launcher pytorch

  • 预训练CodeFormer第二阶段模型 (codeformer_stage2.pth)可以在Releases v0.1.0文档里下载: https://github.com/sczhou/CodeFormer/releases/tag/v0.1.0

🛸 阶段 III - CodeFormer (w=1)

  • 训练可调模块:

    python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4323 basicsr/train.py -opt options/CodeFormer_stage3.yml --launcher pytorch

  • 预训练CodeFormer模型 (codeformer.pth)可以在Releases v0.1.0文档里下载: https://github.com/sczhou/CodeFormer/releases/tag/v0.1.0

🐳 该项目是基于BasicSR框架搭建，有关训练、Resume等详细介绍可以查看文档: https://github.com/XPixelGroup/BasicSR/blob/master/docs/TrainTest_CN.md