逼真照片随手画，马良神笔已上线 | 点击收获这份英伟达GauGAN开源代码
英伟达马良神笔GauGAN开源啦
鱼羊 发自 纽凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
有一种神奇的力场，它能凭空造物：
还能扭转时间：
它专注于山和大海：
你也可以试着造一造人潮人海。
你是否还记得它的名字？
没错，就是英伟达在上个月公布的，致敬印象派大师高更的GauGAN。
现在，这个能让普通人秒变神笔马良的神器终于开源啦！
怎么用
首先克隆这个repo：
1 git clone https://github.com/NVlabs/SPADE.git
2 cd SPADE/
然后备好PyTorch 1.0和python 3+，安装requirements.txt：
1 pip install -r requirements.txt
还需要：
1 cd models/networks/ git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch
2 cp Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm . -rf
3 cd ../../
别忘了数据集和预训练模型
这一次随代码公布的还有数据集和预训练模型。
在下载数据集时，记得下载train2017.zip，val2017.zip，stuffthingmaps_trainval2017.zip和annotations_trainval2017.zip。
要特别注意的是英伟达使用了一个生成实例的脚本datasets/coco_generate_instance_map.py。
准备好了数据集，就可以用预训练模型生成图像了。
从Google Drive Folder下载预训练模型，存成‘/checkpoints’：
1 cd checkpoints
2 tar xvf checkpoints.tar.gz
3 cd ../
开始生成图像：
1 python test.py --name [type]_pretrained --dataset_mode [dataset] --dataroot [path_to_dataset]
输出的图像默认存储在 ./results/[type]_pretrained/
当然你也可以训练新的模型：
1 # To train on the Facades or COCO dataset, for example.
2 python train.py —name [experiment_name] —dataset_mode facades —dataroot
3 [path_to_facades_dataset]
4 python train.py —name [experiment_name] —dataset_mode coco —dataroot [path_to_coco_dataset]
5
6 # To train on your own custom dataset
7 python train.py —name [experiment_name] —dataset_mode custom —label_dir [path_to_labels] — image_dir [path_to_images] —label_nc [num_labels]
不过想要真正利用GauGAN成为一名“造物主”，你还需要一台配备8个V100 GPU的NVIDIA DGX1。此外，该代码仅供学术研究使用。
为何与众不同
GauGAN合成的图像明显要比此前的图像合成方法逼真得多，NVIDIA应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro就说，这项技术不是简单地将其他图像拼接在一起，它是在合成新的图像——像个艺术家那样。
而GauGAN之所以能有如此神奇的手笔，当归功于空间适应标准化（SPADE）算法。
SPADE不单单使用随机的输入图像，它还采用了被称作分割图的图像，在分割图中，每一个像素都会被归类。这样一来，SPADE就能生成更接近于真实的图像，这种模式被称作“图对图翻译”。
并且SPADE不再将分割图输入到第一层，而是使用它的下采样来调整每一层的输出，这样就不会在生成图像中丢失语义信息。
在这样的训练之下，生成器不会将草放在天空的位置，因为鉴别器能判断出这样的图像是假的。
也就是说，SPADE解决了对pix2pixHD来说最大的难题。
传送门
GitHub地址：https://github.com/NVlabs/SPADE
项目地址：https://nvlabs.github.io/SPADE/
论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.07291
— 完 —
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