文件名称：HomoInterpGAN:同态隐空间内插实现不成对的图像到图像的翻译
文件大小：72.34MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 08:30:16
pytorch image-to-image-translation face-manipulation Python
同性恋者 同态隐空间内插用于不成对的图像到图像转换（CVPR 2019，口头） 安装 该实现基于 。 我们的模型已在版本1.0.1.post2上进行了培训和测试。 请根据您自己的环境安装相关的软件包。 所有其他必需的软件包在“ requirements.txt”中列出。 请跑 pip install -r requirements.txt 安装这些软件包。 数据集 下载数据集的“对齐并裁剪图像”。 如果原始链接不可用，也可以下载。 训练 首先，cd到项目目录并运行 export PYTHONPATH=./: $PYTHONPATH 在执行任何脚本之前。 要在CelebA上训练模型，请运行 python run.py train --data_dir CELEBA_ALIGNED_DIR -sp checkpoints/CelebA -bs 128 -gpu 0,1,2,3 关键论
【文件预览】：
HomoInterpGAN-master
----.gitignore(81B)
----info()
--------celeba-with-orientation.csv(27.15MB)
--------celeba-test.txt(214KB)
--------celeba-train.txt(1.71MB)
--------attribute_name.txt(463B)
----requirements.txt(224B)
----run.py(10KB)
----optimizer()
--------__init__.py(0B)
--------base_optimizer.py(2KB)
--------optim_homoInterp.py(15KB)
----data()
--------__init__.py(0B)
--------base_dataset.py(2KB)
--------attributeDataset.py(10KB)
----util()
--------tensorWriter.py(2KB)
--------training_framework.py(3KB)
--------affine_transforms.py(38KB)
--------fid_score_v2.py(12KB)
--------shape_predictor_68_face_landmarks.dat(95.08MB)
--------opt.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------fid_score.py(18KB)
--------faceflip.py(2KB)
--------framework.py(1KB)
--------copy_by_names.py(942B)
--------tests()
--------util.py(10KB)
--------sqrtm.py(2KB)
--------sha256.py(416B)
--------curves.py(4KB)
--------face_roi.py(2KB)
--------test_parse.py(1KB)
--------logger.py(1KB)
----examples()
--------original()
----network()
--------__init__.py(0B)
--------base_network.py(15KB)
--------loss.py(1KB)
--------model.py(10KB)
----facealign()
--------__init__.py(0B)
--------000007.jpg(8KB)
--------align_all.py(6KB)
--------alignface.py(18KB)
--------imageutils.py(6KB)
----readme.md(6KB)