SEAN项目使用教程

SEAN项目使用教程

SEAN SEAN: Image Synthesis with Semantic Region-Adaptive Normalization (CVPR 2020, Oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SEAN

1. 项目介绍

SEAN（Semantic Region-Adaptive Normalization）是一种用于生成对抗网络（GANs）的简单而有效的构建块，它根据语义区域描述的分割掩码来条件化图像。SEAN能够独立控制每个语义区域的风络，例如，可以为每个区域指定一个风格参考图像。相较于之前的方法，SEAN在重建质量、多样性和视觉质量方面，更适合编码、转移和合成风格。该项目已在多个数据集上进行评估，并报告了比现有最佳方法更好的定量指标（如FID、PSNR）。SEAN还推动了交互式图像编辑的边界，用户可以通过更改分割掩码或区域的风格来进行图像的交互式编辑。

2. 项目快速启动

环境安装

首先，确保您的系统中已安装了PyTorch、Python 3+和PyQt5。然后克隆仓库并安装依赖项：

git clone https://github.com/ZPdesu/SEAN.git
cd SEAN
pip install -r requirements.txt

数据集准备

本项目使用CelebA-HQ和CelebAMask-HQ数据集。可以从本项目提供的链接下载准备好的数据集，解压后将整个CelebA-HQ文件夹放入项目中的datasets文件夹内。

预训练模型使用

准备好数据集后，可以使用预训练模型获得重建结果。首先在主文件夹中创建一个checkpoints文件夹，并从Google Drive下载预训练模型的tar文件，将其保存在checkpoints文件夹中。

解压预训练模型：

cd checkpoints
tar -xvzf CelebA-HQ_pretrained.tar.gz
cd ..

使用预训练模型生成重建结果：

python test.py --name CelebA-HQ_pretrained --load_size 256 --crop_size 256 --dataset_mode custom --label_dir datasets/CelebA-HQ/test/labels --image_dir datasets/CelebA-HQ/test/images --label_nc 19 --no_instance --gpu_ids 0

重建的图像将被保存在./results/CelebA-HQ_pretrained/，对应的风格代码存储在./styles_test/style_codes/。

UI模式运行

运行UI模式前，需要先运行生成预训练模型的图像步骤来保存测试图像的风格代码和平均风格代码。将可视化图像和风格图像放入对应的文件夹后，启动UI模式：

python run_UI.py --name CelebA-HQ_pretrained --load_size 256 --crop_size 256 --dataset_mode custom --label_dir datasets/CelebA-HQ/test/labels --image_dir datasets/CelebA-HQ/test/images --label_nc 19 --no_instance --gpu_ids 0

UI的具体使用方法请参考项目提供的视频教程。

3. 应用案例和最佳实践

SEAN可用于多种应用场景，如图像风格转换、面部编辑等。以下是一些最佳实践：

• 在训练模型前，确保数据集已正确准备，且标签和图像对齐。
• 在交互式编辑中，可以通过改变分割掩码或风格图像来实时预览结果。
• 当使用多个GPU进行训练时，可以显著提高训练速度。

4. 典型生态项目

SEAN项目是基于生成对抗网络的研究项目之一，它与其他图像生成和编辑的开源项目共同构成了一个生态系统。这些项目通常包括但不限于：

• SPADE：一种基于分割的图像生成模型。
• StyleGAN：一种用于生成高质量图像的GAN模型。
• CycleGAN：一种用于图像到图像转换的无监督学习模型。

通过这些项目的相互借鉴和融合，开源社区不断推动图像生成和编辑技术的进步。

SEAN SEAN: Image Synthesis with Semantic Region-Adaptive Normalization (CVPR 2020, Oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SEAN