- 学習途中ですが、2次元イラストを学習させたのでモデルとデモの公開
嫁画像をたくさん作るぞ〜!ってことで yomake
GAN とかはマシンスペック求められたりするので気軽に楽しめない人のために
とりあえず、動かしたい方は 以下へ
python version => 3.8
pip install -r requirements.txt
学習済みモデル(.pkl)をダウンロードして weghts/
に格納する。
OSX(Mac) と Ubuntu にて CPU 動作確認
seed
を変更すると出力画像が変化します。
out/
に画像が生成されます。
- 単一画像生成
python generate.py --outdir=out --trunc=1 --seeds=56,1 --network=./weights/00024-256px-animeportrait.pkl
- スタイルミキシング
python style_mixing.py --outdir=out --rows=85,100,75,458,1500 --cols=55,821,1789,293 --network=weights/00024-256px-animeportrait.pkl
- 類似画像探索
python projector.py --outdir=out --target={探索したいい画像のパス} --network=weights/00024
-256px-animeportrait.pkl
VGG16 でレイテントを近似します。(なので時間かかります)
proj.mp4
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モデル
事前学習モデルは half(floast16) で学習して CPU 実行のために float32 に重みを変換しています。
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tensorboard を使用して手元で動かす場合
pip install tensorboard tensorboard --logdir=results/
論文通り FID 10 あたりまで達成。 しかし、細部にはアーティファクトが目立つ
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データ
twitter のイラスト画像(danboru)
画像枚数: 1711752 枚
NVIDIA RTX 3090 で 6日ほど
現在学習中ですので、256px は FID は良くなります。
- 2021/08/10 にてモデルを更新しました。
加えて、計算資源が余っている時に 512px もうまくいけば公開します。
NVIDIA にはマシンといい、モデルフレームといい大変お世話になりました。
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*☆キタ━(゚∀゚)━!!☆* 有難うございます!
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