生成对抗网络GAN-PyTorch库

GAN 自从被提出后,便迅速受到广泛关注。大体上GAN 可分为两类,一类是无条件下的生成;另一类是基于条件信息的生成。近日,来自韩国浦项科技大学的硕士生在 GitHub 上开源了一个项目,提供了条件 / 无条件图像生成的代表性生成对抗网络(GAN)的实现。

项目地址:https://github.com/POSTECH-CVLab/PyTorch-StudioGAN

具体而言,该项目具有以下几个显著特征:

(1)提供了大量 PyTorch 框架的 GAN 实现;

(2)基于 CIFAR 10、Tiny ImageNet 和 ImageNet 数据集的 GAN 基准;

(3)相较原始实现的更好的性能和更低的内存消耗;

(4)提供完全最新 PyTorch 环境的预训练模型;

(5)支持多 GPU(DP、DDP 和多节点 DDP)、混合精度、同步批归一化、LARS、Tensorboard 可视化和其他分析方法。

如下图所示,项目作者提供了 18 + 个 SOTA GAN 的实现,包括 DCGAN、LSGAN、GGAN、WGAN-WC、WGAN-GP、WGAN-DRA、ACGAN、ProjGAN、SNGAN、SAGAN、BigGAN、BigGAN-Deep、CRGAN、ICRGAN、LOGAN、DiffAugGAN、ADAGAN、ContraGAN 和 FreezeD。

cBN:条件批归一化;AC:辅助分类器;PD:Projection 判别器;CL:对比学习

其中,需要注意以下几点:

(1)G/D_type 表示将标签信息注入生成器或判别式的方式;

(2)EMA 表示生成器中应用更新后的指数移动平均线;

(3)Tiny ImageNet 数据集上的实验使用的是 ResNet 架构而不是 CNN。

环境要求

用户可以采用以下方法安装推荐的环境:

conda env create -f environment.yml -n studiogan

在 docker 中还可以采用以下方式:

docker pull mgkang/studiogan:latest

以下是创建名字为「studioGAN」容器的命令,同样也可以使用端口号为 6006 来连接 tensoreboard:

docker run -it --gpus all --shm-size 128g -p 6006:6006 --name studioGAN -v /home/USER:/root/code --workdir /root/code mgkang/studiogan:latest /bin/bash

使用方法

使用 GPU 0 的情况下,在 CONFIG_PATH 中对于模型的训练「-t」和评估「-e」进行了定义:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 src/main.py -t -e -c CONFIG_PATH

在使用 GPU (0, 1, 2, 3) 和 DataParallel 情况下,在 CONFIG_PATH 中对于模型的训练「-t」和评估「-e」进行了定义:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python3 src/main.py -t -e -c CONFIG_PATH

在 python3 src/main.py 程序中查看可用选项,通过 Tensorboard 可以监控 IS、FID、F_beta、Authenticity Accuracies 以及最大奇异值:

~ PyTorch-StudioGAN/logs/RUN_NAME>>> tensorboard --logdir=./ --port PORT

可视化以及分析生成图像

StudioGAN 支持图像可视化、k 最近邻分析、线性差值以及频率分析。所有的结果保存在「./figures/RUN_NAME/*.png」中。

图像可视化的代码和示例如下:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,...,N python3 src/main.py -iv -std_stat --standing_step STANDING_STEP -c CONFIG_PATH --checkpoint_folder CHECKPOINT_FOLDER --log_output_path LOG_OUTPUT_PATH

k 最近邻分析,这里固定 K=7,第一列中是生成的图像

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,...,N python3 src/main.py -knn -std_stat --standing_step STANDING_STEP -c CONFIG_PATH --checkpoint_folder CHECKPOINT_FOLDER --log_output_path LOG_OUTPUT_PATH

线性插值(仅适用于有条件的 Big ResNet 模型 )的代码和示例如下:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,...,N python3 src/main.py -itp -std_stat --standing_step STANDING_STEP -c CONFIG_PATH --checkpoint_folder CHECKPOINT_FOLDER --log_output_path LOG_OUTPUT_PATH

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
禁止转载,如需转载请通过简信或评论联系作者。
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 201,784评论 5 474
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 84,745评论 2 378
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 148,702评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,229评论 1 272
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,245评论 5 363
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,376评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,798评论 3 393
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,471评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,655评论 1 295
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,485评论 2 318
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,535评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,235评论 3 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,793评论 3 304
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,863评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,096评论 1 258
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,654评论 2 348
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,233评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容