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[LAB]UGATIT

[LAB]UGATIT

0x00 前言

  • UGATIT是一种新的无监督图像到图像转换方法。
  • UGATITTensorflow实现的,另外也有Pytorch实现的,不过现在很不稳。
  • UGATITTrain起来非常吃内存的,我的GTX1060 6G跑太太太慢,所以这里直接搞个练好的预训练模型做实验。
  • 目前官方的[selfie2anime]预训练模型由于涉及商业的原因,并不知道能否放出,现用thewaifuai大佬练好的[cat2dog]预训练模型做一下示范。
  • Nathan Glover大佬已经放出他个人训练的 [selfie2anime]预训练模型,在下文我们也来测试一下。
  • [selfie2anime]预训练模型是把[女真人脸女动漫脸]以及[女动漫脸女真人脸]。
  • [cat2dog]预训练模型是把[猫脸狗脸]以及[狗脸猫脸]。
  • 2019年8月15日,官方的[selfie2anime]预训练模型数据集发布,热心知友在评论区放出下载地址

0x01 环境

0x02 下载

  • [Code]Github:
https://codeload.github.com/taki0112/UGATIT/zip/master
  • [Code]百度云:
https://pan.baidu.com/s/1JUdr5b_vO3MJyyRtWgpWzA
ajsu
  • [P-Model]cat2dog-百度云:
https://pan.baidu.com/s/1ZvqEsbWVVpID1E_KCje1Aw 
aw35 
  • [P-Model]selfie2anime-百度云:
https://pan.baidu.com/s/1bQm3nXIOouDCELfPU8NjZA 
50lt 
  • [Dataset]阿猫阿狗数据集-百度云:
https://pan.baidu.com/s/13gO9n3j7g-ylfVrs2HypYw 
ryvj 

0x03 阅读

  • 文件结构:
  • 关键词:
dataset > 数据集
checkpoint > 检测点
results > 结果
pretrained-model > 预训练模型

0x04 预训练模型

  • 在你下载的[ugatit-cat2dog-pretrained-model]文件夹的[checkpoint]文件夹中,应得到以下一个名为[UGATIT_light_cat2dog_lsgan_4resblock_6dis_1_1_10_10_1000_sn]的文件夹:
  • 现将位于[ugatit-cat2dog-pretrained-model]的[UGATIT_light.model-24000.meta]复制到[UGATIT_light_cat2dog_lsgan_4resblock_6dis_1_1_10_10_1000_sn]中:
  • 现将此[checkpoint]文件夹移动到[*\UGATIT-master]下:

0x05 数据集

  • 在[*\UGATIT-master]下,创建以下红框内的文件结构:
  • 阿猫阿狗数据集[0x02 step 4]自取。
  • 把要转换成狗脸的猫脸放在[testA]。
  • 把要转换成猫脸的狗脸放在[testB]。
  • 图片名字不重要,格式[*.jpg][*.png],其他没试过。

0x06 测试

  • 由于[*\UGATIT-master]下的[UGATIT.py]的[Line 577]的原因:
  • 现将[*\UGATIT-master\checkpoint]下的[UGATIT_light_cat2dog_lsgan_4resblock_6dis_1_1_10_10_1000_sn]重命名为[UGATIT_light_cat2dog_lsgan_4resblock_6dis_1_1_10_10_1000_sn_smoothing]:
  • 在[*\UGATIT-master]下空白处,按Shift不放的同时右键空白处,选择[在此处打开PowerShell窗口]:
  • 在PShell中输入:
python main.py --dataset cat2dog --light True --phase test
  • 红框是一个Tensorflow里的函数的过时提醒,不用管,注意箭头指向的信息:
  • 在[*\UGATIT-master]下,自动新生成了四个文件夹:
  • 打开[results]文件夹,在里面的下级文件里找到[index.html],打开:
emmm,效果有点差,这只预训练模型还不到火候
  • 接下来测试Nathan Glover大佬的[selfie2anime],导入预训练模型跟上面一样的操作,然后在[*\UGATIT-master\dataset]下创建如下文件结构:
  • 然后在[testA]放入几张用于测试的真人图,[testB]就不用放动漫图了,这个模型还没有练好动漫脸转真人脸:
  • 然后跟上面类似在PShell里输入:
python main.py --dataset selfie2anime --light True --phase test
  • 依旧打开[results]文件夹,在里面的下级文件里找到[index.html],打开:
嗯,,,啊哈哈哈,丑爆了有木有,这个模型还需要多加训练...
  • 接下来测试官方的100_epoch[selfie2anime],跟上面类似在PShell里输入:
python main.py --dataset selfie2anime --phase test
  • 打开[results]文件夹,在里面的下级文件里找到[index.html],打开:

0x07 附赠数据集

  • 年轻女性-1000张-512px:
https://pan.baidu.com/s/12SFIwbJpC70_ihBqQ-xGOg 
udlm
  • 二次元-1000张-512px:
https://pan.baidu.com/s/1TYgCN_LDKeu1QpDpHOgNOA 
d1yg 

0x08 数据集处理

  • 如果要转成256px或其他,则:
import os
from PIL import Image

input_dir=r"填你要转换的图片的存放文件夹的路径"
#例如 input_dir=r"E:\Github\input\\"
output_dir=r"填你转换完成后的图片的保存文件夹的路径"
#例如 output_dir=r"E:\Github\output\\"

filename = os.listdir(input_dir)

size_m = 256
size_n = 256
#这里修改图片尺寸
 
for img in filename:
    image = Image.open(input_dir + img)
    image_size = image.resize((size_m, size_n),Image.ANTIALIAS)
    image_size.save(output_dir+ img)

print("完成!!!")

0x09 在线网站

  • 测试图片:

  • 炼丹有风险,点炉需谨慎。
  • 热爱交流,欢迎私信
  • 本文如有助于你,来一个三连,发现更多硬核笔记。
编辑于 2019-08-21

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