风格迁移1-03：Liquid Warping GAN(Impersonator)-数据处理，模型训练-报错解决

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风格迁移1-00：Liquid Warping GAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解

数据处理

我们依旧从READ.me获得信息，可以看到如下：

那么我们就点击其中的train.md进入如下界面

大家先按照其上的提示，下载好训练数据，本人下载好之后，并且解压如下：

上图所有文件都存储在2.Dataset文件夹中，并且根据本人的习惯，2.Dataset和工程目录处于同级如下：

继续根据提示，我们首先要把视频转化为图像，运行tools/unzip_iPER.py脚本，只需要修改路径即可，本人修改如下：

# Replacing them as your own folder
dataset_video_root_path = '../../2.Dataset/iPER_256_video_release'
save_images_root_path = '../../2.Dataset/images'

然后执行即可，解压之后可以获得images文件夹，本人初步分析了一下该目录的存放格式，首先images/*（一级子目录）下面的每个文件夹存储的都是一个人的图片。images/*/*（二级子目录）下面的每个文件夹代表穿着的变化。暂时就先了解到这里后续继续分析。

模型训练

训练的脚本位于scripts/train_iPER.sh，本人只修改了如下部分：

其实就是更改一下路径即可，然后在项目的根目录，执行如下脚本指令：

chmod a+x scripts/train_iPER.sh
./scripts/train_iPER.sh

然后终端打印如下：

好了，就这么简单，训练就完成了。有兴趣的朋友可是尝试改变scripts/train_iPER.sh文件图片的分辨率进行训练，如改成1024，当然，这个时候，就就要对1024的视频进行处理了。下面就是本人的论文翻译了，大家可以看看。