MUNIT訓練自己的資料集(影象風格轉換)
阿新 • • 發佈:2018-11-16
MUNIT是ECCV2018的一篇關於不同風格影象之間轉換的文章,是UNIT的衍生版本。作者是很大方滴,在gayhub上就可以找到munit的程式碼。
Munit做了一件說明事情呢?我們看圖就知道了:
通過幾筆簡筆就可以生成真實感的影象,這就是munit的用處之一了。準確來說,munit是cycleGAN的強化版本。
gayhub程式碼tf版: https://github.com/taki0112/MUNIT-Tensorflow
gayhub程式碼pytorch版(官方):https://github.com/NVlabs/MUNIT
我是一個忠實的tfer,所以用tensorflow來複現。
第一步,下載程式碼:
git clone https://github.com/taki0112/MUNIT-Tensorflow
第二步,安裝requirements:
tensorflow 1.4.0
python 3.5/ 3.6
第三步,準備資料
cd MUNIT mkdir dataset cd dataset mkdir my_dataset
第三步尤其重要,我開始就是因為這步沒實現導致訓練不成功。大概要完成 如下結構:
MUNIT ├── dataset └── my_dataset(name is designed by you) ├── trainA ├── xxx.jpg (name, format doesn't matter) ├── yyy.png └── ... ├── trainB ├── zzz.jpg ├── www.png └── ... ├── testA ├── aaa.jpg ├── bbb.png └ ── ... └── testB ├── ccc.jpg ├── ddd.png └── ...
開始訓練:
python main.py --phase train --dataset my_dataset --batch_size 1