12、基于标签信息的图像生成与图像翻译技术

基于标签信息的图像生成与图像翻译技术

一、模型评估与风格向量分析

在完成训练后，可运行以下脚本进行模型评估：

(torch)$ python main.py --model infogan --latent_dim 62 --img_size 32 --batch_size 64 --train False

调用 model.eval() 并设置 mode=0 或 mode=1 可以了解风格向量中两个值的作用。第一个风格位（ mode=0 ）控制数字的角度，第二个风格位（ mode=1 ）控制笔画的宽度。

二、图像到图像的翻译技术

2.1 像素级标签与图像翻译

在之前，我们学习了使用图像级标签来提升生成对抗网络（GANs）生成图像的质量。而像素级标签在深度学习领域正发挥着越来越重要的作用。例如，语义分割就是像素级标签的一个典型应用，它在自动驾驶汽车中有着重要的应用前景。将原始彩色图像转换为分割图可被视为图像到图像的翻译问题，这一领域还包括风格迁移和图像着色等。

2.2 pix2pix模型介绍

pix2pix是一个经典的图像到图像翻译模型，旨在学习配对图像集合之间的联系，例如将卫星拍摄的航拍照片转换为普通地图，或者将草图转换为彩色图像等。

2.2.1 下载代码与安装依赖

首先，打开终端，使用以下命令下载代码