开源项目使用教程：Latent Transformer

开源项目使用教程：Latent Transformer

1. 项目介绍

Latent Transformer 是一个用于图像和视频中人脸编辑的开源项目。该项目基于论文《A Latent Transformer for Disentangled Face Editing in Images and Videos》的实现，提供了一种新的方法来编辑人脸图片和视频中的属性，如眼镜、表情等，而不会影响其他属性。

2. 项目快速启动

环境准备

• Python 3.6
• PyTorch 1.8
• Opencv
• Tensorboard_logger

使用 conda 创建新的环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate lattrans

准备 StyleGAN2 编码器和解码器

1. 下载 StyleGAN2 编码器和解码器的官方实现，并将其保存到 pixel2style2pixel/ 目录。
2. 下载预训练模型，并将其保存到 pixel2style2pixel/pretrained_models/ 目录。

编码器修改

为了保存潜在代码到指定路径，需要修改 pixel2style2pixel/scripts/inference.py 中的 run_on_batch 函数和 run 函数。

# 修改 run_on_batch()
if opts.latent_mask is None:
    result_batch = net(inputs, randomize_noise=False, resize=opts.resize_outputs, return_latents=True)

# 修改 run()
tic = time.time()
result_batch, latent_batch = run_on_batch(input_cuda, net, opts)
latent_save_path = os.path.join(test_opts.exp_dir, 'latent_code_%05d.npy'%global_i)
np.save(latent_save_path, latent_batch.cpu().numpy())
toc = time.time()

数据准备

• 下载项目准备的数据集到 data/ 目录。
• 下载预训练的潜在分类器到 models/ 目录。

可以使用以下命令下载数据：

sh download.sh

训练

修改 configs/ 目录中的配置文件，然后运行以下命令开始训练：

python train.py --config 001

测试

确保潜在分类器已经下载到 models/ 目录，并且 StyleGAN2 编码器已经按要求准备好。训练完成后，可以使用以下命令测试模型：

python test.py --config 001 --attr Eyeglasses --out_path ./outputs/

3. 应用案例和最佳实践

单属性编辑

在测试目录 data/test/ 中对图像进行单属性编辑，可以改变指定的属性，如眼镜。输出的图像将保存在 outputs/ 目录。

python test.py --config 001 --attr Eyeglasses --out_path ./outputs/

视频编辑

项目提供了用于视频编辑的脚本，可以编辑测试目录 data/video/ 中的视频。确保 StyleGAN2 编码器已经准备好，然后运行以下命令：

sh run_video_manip.sh

4. 典型生态项目

Latent Transformer 可以与其他图像和视频处理开源项目配合使用，例如：

• 使用其他预训练的 StyleGAN2 模型进行更广泛的图像编辑。
• 结合其他机器学习框架和库，如 TensorFlow 或 Keras，进行进一步的开发。

以上就是 Latent Transformer 的使用教程，希望对您有所帮助。