Github 推薦專案 | 用 TensorFlow 簡單地實現 StarGAN
本庫用 TensorFlow 簡單的實現了 StarGAN。
StarGAN 是一種新穎且可擴充套件的方法，可以僅使用一個模型來執行多個域的影象到影象的轉換。StarGAN 這樣一個統一的模型體系架構讓開發者可以同時訓練單個網路中具有不同域的多個數據集，這導致StarGAN的影象轉化結果比現有模型質量更高，並具有將輸入影象靈活轉化成任何期望目標域的新穎能力。
Github：
https://github.com/taki0112/StarGAN-Tensorflow
依賴
Tensorflow 1.8
Python 3.6
用法
下載資料集：
> python download.py celebA
├── dataset
└── celebA
├── train
├── 000001.jpg
├── 000002.jpg
└── ...
├── test (It is not celebA)
├── a.jpg (The test image that you wanted)
├── b.png
└── ...
├── list_attr_celeba.txt (For attribute information)
訓練：
python main.py --phase train
測試：
python main.py - 階段測試
同時執行 celebA 測試影象和您想要的影象
預訓練模型：
Download checkpoint for 128x128
https://drive.google.com/open?id=1ezwtU1O_rxgNXgJaHcAynVX8KjMt0Ua-
總結
結果（128x128, wgan-gp）：
女人
男人
∞∞∞∞∞
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