发布网友 发布时间:2024-10-23 16:33
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热心网友 时间:2024-11-10 16:56
在探讨如何使用stylegan训练自己的数据之前,我们先回顾了上一篇内容中对DragGAN项目的正确部署方式,使得用户能够实现自由拖拽式的图片编辑。然而,上篇内容仅限于使用项目预置的图片,本篇将引领大家探索如何将项目应用扩展至任意图片的编辑。
实现这一目标的关键在于PTI项目。PTI允许用户将自定义图片训练成StyleGAN的潜空间模型,进而实现对任意图片的编辑。为确保操作环境满足需求,我们将继续在AutoDL云平台上使用Python 3.8和CUDA 11.8的镜像,确保环境配置符合项目要求。
在准备环境中,首先下载项目源码。不必担心缺失requirements.txt文件,因为已经准备妥当。接着,下载必要的预训练模型,即StyleGAN的生成器文件ffhq.pkl和图片预处理器文件align.dat,确保它们被放置在pretrained_models目录下。
进行图片预处理是关键步骤,其目标是完成人脸关键点的检测工作,从而将待编辑图片上传至image_original目录下。同时,调整utils/align_data.py文件中所包含的图片路径,并更新configs/paths_config.py中的参数设置。执行相关脚本以完成预处理过程。
接下来,使用PTI进行GAN反演,这一过程允许将图片映射到生成模型的潜空间中,并通过调整潜空间向量来修改图像外观。利用这种方式,可以实现对图像的多种编辑,包括姿势改变、外观特征修改或风格添加。通过编辑潜空间,可以实现对图像的高级编辑,同时确保图像的真实性和准确性。
完成反演后,需要将文件转换为DragGAN可识别的模型文件格式。通过提供的转换脚本,将pt文件转换为pkl文件格式。转换完成后,将checkpoints目录下的模型文件和对应的embeddings目录下的文件放入DragGAN项目的checkpoints目录下。最后,重启DragGAN,至此,训练自己的数据过程已告完成。
为了简化操作流程,我们已将上述步骤整合成Jupyter Notebook文档,提供了一键执行功能,使得用户能够轻松实现图像反演。只需确保将align.dat文件放入项目pretrained_models目录下,将visualizer_drag_gradio_custom.py放入项目根目录下,然后运行ipynb文件即可。
获取此整合包的方式已在原文末尾提供。此过程简化了操作步骤,使得即使是技术新手也能快速上手,实现对任意图片的高级编辑。通过遵循上述指南,您可以探索使用StyleGAN训练自定义数据的无限可能,为图像编辑领域带来创新与便利。