الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

بيز

الكود الخاص بـ CVPR Paper Pise: Person Image Synthesis and Editing مع GAN DOWOUPLED ، Project Page ، Supp.

متطلبات 

 conda create -n pise python=3.6
conda install pytorch=1.2 cudatoolkit=10.0 torchvision
pip install scikit-image pillow pandas tqdm dominate natsort

بيانات

يمكن أن يتبع إعداد البيانات للصور ونقاط المفاتيح نقل الوضع و GFLA.

  1. قم بتنزيل مجموعة بيانات الموضة العميقة. ستحتاج إلى طلب كلمة مرور من مشرفي مجموعات البيانات. unsip 'img/img.zip' ووضع المجلد المسمى "img" في دليل ./fashion_data ".

  2. قم بتنزيل التعليقات التوضيحية للنقاط الرئيسية للقطار/الاختبار وقائمة مجموعة البيانات من Google Drive ، بما في ذلك pairs-pairs-csv ، و test.csv pairs ، و fashion-annotation-train.csv ، و train-annotation-train.csv ، train. lst ، test.lst . ضع هذه الملفات ضمن دليل ./fashion_data .

  3. قم بتشغيل الكود التالي لتقسيم مجموعة بيانات القطار/الاختبار. 

     python data/generate_fashion_datasets.py

  4. قم بتنزيل بيانات التحليل ، ووضع هذه الملفات ضمن دليل ./fashion_data . يمكن العثور على بيانات التحليل للاختبار من BAIDU (رمز Fectch: ABCD) أو Google Drive. يمكن العثور على بيانات التحليل للتدريب من Baidu (رمز Fectch: ABCD) أو Google Drive. يمكنك الحصول على البيانات مع PGN ، وإعادة تنظيم الملصقات كما تحتاج.

يدرب 

 python train.py --name=fashion --model=painet --gpu_ids=0

لاحظ أنه إذا كنت ترغب في تدريب نموذج نقل الوضع بالإضافة إلى نقل الملمس وتحرير المنطقة ، فما عليك سوى التعليق على السطر 177 و 178 ، وخط Uncomments 162-176.

للتدريب باستخدام GPUs متعددة ، يمكنك الرجوع إلى المشكلة في GFLA

امتحان

يمكنك تنزيل نتائج الاختبار الخاصة بنا مباشرة من BAIDU (رمز الجلب: ABCD) أو Google Drive.
يمكن العثور على نقطة تفتيش تدريب مسبقًا لنقل تشكل الإنسان المبلغ عنها في ورقتنا من BAIDU (رمز FETCH: ABCD) أو Google Drive ووضعه في المجلد (-> النتائج-> الموضة).

يمكن العثور على نقطة تفتيش مدربة مسبقًا من Transfe transfe ، تحرير المنطقة ، الاستيفاء النمط المستخدم في ورقتنا من Baidu (رمز الجلب: ABCD) أو Google Drive. لاحظ أنه يجب تغيير النموذج.

اختبار بنفسك 

 python test.py --name=fashion --model=painet --gpu_ids=0

اقتباس

إذا كنت تستخدم هذا الرمز ، فيرجى الاستشهاد بالورق الخاص بنا. 

 @InProceedings{Zhang_2021_CVPR,
    author    = {Zhang, Jinsong and Li, Kun and Lai, Yu-Kun and Yang, Jingyu},
    title     = {{PISE}: Person Image Synthesis and Editing With Decoupled GAN},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
    month     = {June},
    year      = {2021},
    pages     = {7982-7990}
}

شكر وتقدير

يعتمد كودنا على GFLA.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل