基于GAN的图像生成（StyleGAN2）

测试链接：GitHub - NVlabs/stylegan2-ada-pytorch: StyleGAN2-ADA - Official PyTorch implementation

 作者说了这个项目在Windows和Linux上都可以跑，但是我Windows遇到一个错误根本解决不了，只能在Linux上跑，如果你在Windows上遇到了很难解决的问题并且花了一段时间了，那千万不要头铁继续了，就到Linux上跑下，没有Linux就把电脑划出一点空间装双系统，环境配置好了，在Linux上跑基本没有什么问题，下面开始

0.环境

Ubuntu20,python3.8.12,cuda 11.1.1，一开始torch是1.9.0的时候报错，推荐torch1.8.0

1.数据准备

我得数据是人脸数据，1024*1024

 使用根目录下的dataset_tool.py打包训练数据

命令行：

python ./dataset_tool.py --source=./datasets/Face --dest=./datasets/Face.zip

--souce参数给数据根目录，--dest参数给压缩数据存放位置

2.训练

python train.py --outdir=./runs/ --data=./datasets/face_ori.zip --gpus=1 --cfg=paper1024 --mirror=1 --resume=ffhq1024 --snap=10 --batch 4 --workers 1

其实数据准备好基本就可以开始训练了，训练的速度和效果看官网就知道了，主要是显卡要多，不然特别废时间，我只有一张显卡，测试了1024大小的图像，其它的大小会报错，应该是参数没有对应修改，大家自己探索吧。

3.预测

python generate.py --outdir=result/ --trunc=1 --seeds=85,297,849 --network=./runs/00002-face_ori-mirror-paper1024-batch2-resumeffhq1024/network-snapshot-000600.pkl

选择一个训练好的模型，seeds是随机给的，给多少个就会生成多少图像，这里有三个，会生成三张图，具体含义等我仔细看了代码再补，或者有谁知道，评论区说下

跑的次数太少了，有很明显的瑕疵，最后一张很完美，我配置太差了，这个网络玩不来 ，大家自己慢慢探索把