Swapping Autoencoder for Deep Image Manipulation 使用指南

Swapping Autoencoder for Deep Image Manipulation 使用指南

swapping-autoencoder-pytorch Official Implementation of Swapping Autoencoder for Deep Image Manipulation (NeurIPS 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/swapping-autoencoder-pytorch

1. 项目介绍

Swapping Autoencoder 是一个基于深度学习技术的图像编辑工具，它可以从图像中分离出纹理和结构信息，进而实现纹理替换等图像编辑任务。该项目由 Taesung Park 等人提出，并在 NeurIPS 2020 上发表。项目使用 PyTorch 框架，并依赖于 CUDA 加速计算。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统中已安装了以下依赖项：

• CUDA 10.1 或更新版本
• Python 3.6
• PyTorch 1.7.1

安装所需的 Python 包：

pip install dominate torchgeometry func-timeout tqdm matplotlib opencv_python lmdb numpy GPUtil Pillow scikit-learn visdom ninja

2.1 预训练模型测试

下载预训练模型和测试图像（请注意，您可能需要直接在浏览器地址栏中粘贴链接地址）：

# 下载预训练模型和测试图像（2.1GB）
wget http://下载链接

# 解压下载的文件
unzip 预训练模型和测试图像.zip

# 设置模型和测试图像的路径
export CHECKPOINTS_DIR="./checkpoints"
export DATAROOT="./testphotos"

运行以下命令进行简单的纹理替换和插值测试：

# 简单纹理替换
python -m experiments.mountain_pretrained test simple_swapping

# 简单插值
python -m experiments.mountain_pretrained test simple_interpolation

2.2 训练模型

准备数据集，例如 LSUN Church 和 Bedroom 数据集，并设置数据集路径：

# 下载 LSUN Church 和 Bedroom 数据集
wget http://下载链接

# 解压数据集文件
unzip 数据集.zip

# 设置数据集路径
export DATAROOT="./datasets"

然后运行以下命令开始训练：

# 训练 LSUN Church 数据集
python -m experiments.church train church_default

# 训练 LSUN Bedroom 数据集
python -m experiments.bedroom train bedroom_default

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些应用案例和最佳实践：

3.1 纹理替换

使用预训练的模型，可以轻松地将一个图像的纹理替换为另一个图像的纹理。例如，运行以下命令：

python -m experiments.church_pretrained test swapping_grid

3.2 定量评估

为了进行定量评估，如 FID（Fréchet Inception Distance）计算，需要准备图像对，并将它们放在相应的目录中。然后运行评估脚本：

python -m experiments.church_pretrained test swapping_for_eval

4. 典型生态项目

Swapping Autoencoder 可以与其他图像处理和编辑工具结合使用，形成更加丰富的图像编辑生态系统。例如：

• 结合 StyleGAN2 进行高级图像合成
• 与图像识别工具结合，实现智能图像编辑
• 集成到图像处理工作流中，为用户提供更多高级功能

swapping-autoencoder-pytorch Official Implementation of Swapping Autoencoder for Deep Image Manipulation (NeurIPS 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/swapping-autoencoder-pytorch