沫延说
沫延说

人脸生成器generators with stylegan2使用和排坑指南

前言

generators with stylegan2是基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器,

项目地址:

 

其实作者的说明文档已经非常全面了,必须完全按照作者的要求安装依赖软件,否则会出现错误,

今天来记录一下我的运行和踩坑日志,分享给大家

 

环境

  1. Windows 10 专业工作站版
  2. Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64

 

以下所需所有附件可在文末下载

 

操作步骤

一、环境配置

首先根据作者要求,使用一台装有NVIDIA显卡的计算机,更新最新显卡驱动

Anaconda官网下载集成环境(已加入附件),安装没有难度,可以自定义地址,其他默认即可

 

根据文档指引,作者称在NVIDIA开发者官网根据不同系统版本下载对应的CUDA(ComputeUnified Device Architecture)  Toolkit 10.0(已加入附件)以及以上版本都可以,

避坑提示
版本一定为10.0,因为后面的项目所需库只能够识别10.0,我就是看最新版本10.2,版本差异不大,结果下载下来发现不能用

 

同网根据不同系统版本下载cuDNN v7.6.4 (September 27, 2019), for CUDA 10.0(已加入附件),其中cuDNN版本一定要对应CUDA的版本

 

根据文档指引,作者称Visual Studio 2017和Visual Studio 2019都可以

避坑提示
但实际上CUDA  Toolkit的10.0版本未支持Visual Studio 2019,会显示没有支持的Visual Studio版本

 

所以只能使用Visual Studio 2017

 

二、安装项目所需库

打开Anaconda Prompt,使用命令安装所需库

pip install tensorflow-gpu==1.14.0
pip install scipy==1.3.3
pip install requests==2.22.0
pip install Pillow==6.2.1

鉴于国内的网速,可以先下载至本地,后通过以下命令离线安装(已加入附件)

pip install <包名>.whl

 

三、配置

目录dnnlib/tflib下的custom_ops.py文件第29行所标注的Visual Studio目录需根据本机情况更改

根目录main.py文件第50行可以选择运行后生成的图片数量

下载模型文件(已加入附件,通过github中给出的百度网盘地址也可以下载)放置networks目录下

 

四、运行

在Anaconda Prompt中切换到项目目录,执行

python main.py

生成结果位于results目录

对于已有的生成码(generate_codes文件夹下的.txt文件),如果想利用它制作同一个人的不同姿态的话,

可以运行edit_photo.py(代码中自行选定所需参数)。

结果会存放在results目录下

 

 

 

 

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前言 generators with stylegan2是基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器, 项目地址:   其实作者的说明文档已经非常全面了,必须完全按照作者的要求安装依赖软件,否则会出现错…
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2020-03-30