深度学习|换掉TA的裤子

ゞ浴缸里的玫瑰 2024-04-18 22:44 46阅读 0赞

**技术永远中立，请合理使用**

# 效果演示 #

本文案例使用的是开源项目instagan，是一种比较新的gan模型建模原理，来自2019年ICLR的论文，下面看下效果对照：

(出于人道主义，会把人物的长裤脱掉然后换上短裙)  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjIxNTEw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 环境配置 #

首先玩这个模型需要两个前提条件：

有梯子

python3.6版本

有GPU环境（因为源代码是要求必须在GPU的Cuda环境下运行，如果没有GPU的同学推荐用PAI里面的DSW：https://data.aliyun.com/product/learn ，比较便宜 ）

（1）下载实验代码：https://github.com/sangwoomo/instagan

（2）下载pre-trained model，如果只是实验就直接用训练好的模型即可：https://drive.google.com/drive/folders/1xb9rR21MhMVselc6HTmOr73WOkOviFmO

（如果只玩换裤子这个实验，下载pants2skirt\_mhp\_instagan这个模型即可）

（3）安装代码中的requirement.txt中的依赖包

最后把下载的model文件放到代码文件的根目录下，目录结构如下（蓝色部分为模型文件夹，里面是200\_net\_G\_A.pth和200\_net\_G\_B.pth）：  
![在这里插入图片描述][20190912234456200.png]  
完成以上步骤，整个环境就搭建好了。

# 使用模型做图片转换 #

注：这个项目的代码有很多hard code的逻辑，需要严格按照下面的做法执行才有可能跑通，包括所有文件的命名。

（1）先设置需要转换的图片

在datasets目录下新增一个test文件夹，构建如下的文件格式  
![在这里插入图片描述][20190912234601166.png]  
testA和testB存放需要转换的原图，类似于“效果演示中”穿着长裤的图片，testA\_seg和testB\_seg需要存放mask图片。mask文件是转换图片中的裤子样式，如下图对应实例图片左边的女生裤子（如果想转换其它部位，就不用我举例子了吧）：  
![在这里插入图片描述][20190912234625899.png]  
mask图片还需要与被转换图片命名一致，详细规则参见源代码中的datasets，如果不一致会出现以下错误：https://github.com/sangwoomo/instagan/issues/5

（2）执行图片转换逻辑

在工程的根目录下执行以下代码，使用工程下的test.py这个测试代码：

python test.py --dataroot ./datasets/test --model instagan --name pants2skirt_mhp_instagan --loadSizeH 240 --loadSizeW 160 --fineSizeH 240 --fineSizeW 160 --ins_per 2 --ins_max 20

# 总结 #

整个项目的效果还是不错的，特别好玩，随便弄一个图片都能把裤子换掉。不过可能代码还没来得及优化，在实验的过程中有很多坑，大家需要一定的debug能力才能把工程跑起来，小白不太建议使用哈。

另外，祝各位中秋快乐，也祝自己生日快乐~！

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