【亲测免费】 GANimation 项目常见问题解决方案

GANimation 项目常见问题解决方案

【免费下载链接】GANimation GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image (ECCV'18 Oral) [PyTorch] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GANimation

项目基础介绍

GANimation 是一个基于 PyTorch 的开源项目，旨在通过生成对抗网络（GAN）实现从单张图像生成 anatomically-aware 的面部动画。该项目的主要编程语言是 Python，并且使用了 PyTorch 框架来实现深度学习模型。

新手使用项目时的注意事项及解决方案

1. PyTorch 版本兼容性问题

问题描述：
项目文档中提到需要安装 PyTorch 0.3.1 版本，但新手可能会安装最新版本的 PyTorch，导致代码无法正常运行。

解决步骤：

1. 首先，检查当前系统中是否已安装 PyTorch。可以通过命令 pip show torch 查看。
2. 如果已安装的版本不是 0.3.1，可以通过以下命令卸载当前版本：

   pip uninstall torch
   

3. 然后，安装指定版本的 PyTorch：

   pip install torch==0.3.1
   

4. 确保安装成功后，重新运行项目代码。

2. 数据准备问题

问题描述：
项目需要特定的数据格式，新手可能不清楚如何准备这些数据，导致训练或测试时出错。

解决步骤：

1. 项目要求的数据目录结构如下：

   imgs/
   aus_openface.pkl
   train_ids.csv
   test_ids.csv
   

2. 首先，创建 imgs/ 文件夹，并将所有需要处理的图像放入该文件夹。
3. 使用 OpenFace 工具提取每张图像的 Action Units（AU），并将结果存储为与图像同名的 CSV 文件。
4. 运行以下脚本生成 aus_openface.pkl 文件：

   python data/prepare_au_annotations.py
   

5. 最后，创建 train_ids.csv 和 test_ids.csv 文件，分别列出用于训练和测试的图像名称。

3. 训练和测试命令问题

问题描述：
新手可能不清楚如何正确运行训练和测试脚本，导致无法启动项目。

解决步骤：

1. 训练模型的命令如下：

   bash launch/run_train.sh
   

2. 测试模型的命令如下：

   python test.py --input_path path/to/img
   

3. 确保在运行命令前，已经正确配置了环境变量和数据路径。
4. 如果遇到权限问题，可以尝试使用 chmod +x 命令赋予脚本执行权限：

   chmod +x launch/run_train.sh
   

通过以上步骤，新手可以顺利解决在使用 GANimation 项目时遇到的常见问题。

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