cartoonGAN_dataset下载

PIPI_333 2018-11-22 04:20:46
这个文件是自己爬取的数据集,并经过了预处理,所有影像的大小均为256*256,包括647张《言叶之庭》的图像,5400张现实风景影像,10张测试影像;用于cartoonGAN模型的训练,cartoonGAN的实现过程可参考:https://blog.csdn.net/z704630835/article/details/84336398
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1.项目代码功能经验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 【资源说明】 基于mindspore框架和GAN实现的漫画脸生成python源码+项目说明+模型.zip 简介 图像风格迁移领域近期有一篇论文U-GAT-IT提出了一种归一化方法——AdaLIN,能够自动调节Instance Norm和Layer Norm的比重,再结合attention机制能够实现精美的人像日漫风格转换。 主要包含两个生成器Generator和四个辨别器Discriminator,也是本工作的主要完成训练框架转换的部分。本工作主要根据开源的pytorch代码,将其中的风格迁移模型U-GAT-IT的模型定义、训练和测试脚本改成了mindspore框架(具体包括**训练脚本**`./models/UGATIT_sadalin_hourglass.py`和**模型定义文件**`./models/ms/networks.py`),而数据预处理的部分保留原先的pytorch框架。 ## 生成过程 由于实验数据较为匮乏,为了降低训练难度,首先将数据处理成固定的模式。数据处理部分用的是pytorch的模型和框架。主要包含以下几个步骤: - 检测人脸及关键点。 - 根据关键点旋转校正人脸。 - 将关键点边界框按固定的比例扩张并裁剪出人脸区域。 - 使用人像分割模型将背景置白,得到统一的图像模式。 ![image-20220625223031715](./images/image-20220625223031715.png) 最后将去除背景的正脸,输入U-GAT-IT模型中进行漫画风格迁移,得到最终的漫画脸。 硬件环境与依赖库 相关的系统与硬件配置如下: - Linux x86_64 - Ubuntu 18.04 - NVIDIA Tesla T4 (CUDA 11.4) 项目所需的主要依赖库如下: - mindspore 1.7.0 - python 3.7.5 - pytorch 1.7 - tensorflow-gpu 1.14 - face-alignment - dlib 训练 1. 随机初始化权重并重新训练: ```shell python train.py --dataset photo2cartoon ``` 2. 加载预训练参数进行训练: ```shell python train.py --dataset photo2cartoon --pretrained_model pretrained_models ``` 3. 训练过程中会输出iteration和训练的时间、生成器的损失g_loss和辨别器的损失d_loss: 测试 1. 将一张测试照片(亚洲年轻女性)转换为卡通风格: ```shell python test.py --photo_path ./images/photo_test.jpg --save_path ./images/cartoon_result.png ``` 2. 测试输出如下,表示漫画脸生成成功,生成结果存放在`--save_path`设置的路径下。

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