IC-GAN项目教程

IC-GAN项目教程

ic_gan Official repository for the paper "Instance-Conditioned GAN" by Arantxa Casanova, Marlene Careil, Jakob Verbeek, Michał Drożdżal, Adriana Romero-Soriano. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ic/ic_gan

1. 项目目录结构及介绍

IC-GAN项目的目录结构如下：

• BigGAN_PyTorch: 包含了基于BigGAN框架的IC-GAN模型的训练、评估和采样脚本。
• data_utils: 用于获取和格式化训练和测试IC-GAN所需的数据，与特定的模型骨架无关。
• figures: 存放项目相关的图像和图表。
• inference: 包含用于定性和定量测试模型的脚本。
• stylegan2_ada_pytorch: 包含了基于StyleGAN2框架的IC-GAN模型的训练、评估和采样脚本。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 向贡献者说明如何贡献代码和文档。
• LICENSE: 项目的许可文件。
• README.md: 项目的说明文件，包含了项目的基本信息和如何使用。
• download-weights.sh: 用于下载预训练权重的脚本。
• environment.yml: 用于创建包含项目所需依赖的conda环境的文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过inference目录下的generate_images.py脚本来实现的。这个脚本用于生成图像，可以通过指定不同的参数来控制生成的过程。

启动脚本的命令格式如下：

python inference/generate_images.py --root_path [pretrained_models_path] --model [model] --model_backbone [backbone] --resolution [res]

其中：

• --root_path: 指定预训练模型存储的路径。
• --model: 选择使用的模型类型，可以是icgan或cc_icgan。
• --model_backbone: 选择模型的骨架，可以是biggan或stylegan2。
• --resolution: 指定模型训练的分辨率。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过generate_images.py脚本中的参数进行。以下是一些主要的配置参数：

• index: 选择一个特定的实例特征向量，默认为None，表示随机选择。
• swap_target: 用于条件生成时指定一个ImageNet类标签。
• which_dataset: 指定从哪个数据集（训练集）中采样实例，可以是imagenet或coco。
• trained_dataset: 指定IC-GAN模型训练的数据集。
• num_imgs_gen: 指定每个条件生成的噪声向量数量，默认为5。
• num_conditionings_gen: 指定要采样的条件数量，默认为5。
• z_var: 控制生成时噪声向量的截断因子，默认为1.0。

此外，还可以通过--visualize_instance_images参数来可视化条件实例特征对应的真实图像。需要提供一个指向数据集真实图像的路径--dataset_path [dataset_path]。

通过上述介绍，用户可以了解如何开始使用IC-GAN项目，以及如何配置和运行项目以生成图像。

ic_gan Official repository for the paper "Instance-Conditioned GAN" by Arantxa Casanova, Marlene Careil, Jakob Verbeek, Michał Drożdżal, Adriana Romero-Soriano. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ic/ic_gan