MindSpore社区活动：网络模型上的艺术-Pix2Pix实现图像转换

已于 2023-05-28 17:15:05 修改
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文章标签： 计算机视觉 人工智能
于 2023-05-28 17:13:00 首次发布
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版权

目录

1. 环境准备

2. 数据和脚本准备

3. 训练与推理

3.1 Pix2Pix介绍

3.2 训练

3.3 推理

1. 环境准备

使用的是GPU机器

uname -a

cuda_version

python version

mindspore安装

2. 数据和脚本准备

官网链接：

https://www.mindspore.cn/tutorials/application/zh-CN/r2.0/generative/pix2pix.html

https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/models/application/dataset_pix2pix.tar

 数据集链接

解压后直接放到机器上，或者用脚本直接下载也是可以的

样例代码：

最终位置：

3. 训练与推理

3.1 Pix2Pix介绍

Pix2Pix是一种基于条件生成对抗网络的图像转换模型，它可以将一种图像转换成另一种图像。Pix2Pix的原理是通过训练一个生成器网络和一个判别器网络，使得生成器网络能够生成与目标图像相似的图像，而判别器网络则能够判定生成器网络生成的图像是否与目标图像相似。在训练过程中，生成器网络和判别器网络互相博弈，不断优化自己的参数，最终生成器能够生成高质量的目标图像。

Pix2Pix的应用非常广泛，例如可以将黑白线稿转换成才彩色图像，将低分辨率图像转换成高分辨率图像，将草图转换成真是图像等等。Pix2Pix的优点是可以生成高质量的图像，而且可以根据不同的应用场景进行调整和优化。

3.2 训练

数据展示

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