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

在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