如何用DiscoGAN学习发现跨域关系（附源代码）

DiscoGAN

“用生成对抗网络（GANs）学习发现跨域关系”PyTorch官方实现

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.05192.pdf

需要安装：

Python 2.7
PyTorch
Numpy/Scipy/Pandas
Progressbar
OpenCV

训练DiscoGANCelebA数据库

下载CelebA数据库：

$ python ./datasets/download.py celebA

（下载CelebA数据库的链接目前不可用）

训练性别转换：

$ python ./discogan/image_translation.py--task_name='celebA' --style_A='Male'

训练发色转换：

$ python ./discogan/image_translation.py--task_name='celebA' --style_A='Blond_Hair' --style_B='Black_Hair' -

手提包/鞋数据库下载Edges2Handbags数据库：

$ python ./datasets/download.pyedges2handbags

下载Edges2Shoes数据库

$ python ./datasets/download.py edges2shoes

训练轮廓图到手提包的转换:

$ python ./discogan/image_translation.py--task_name='edges2handbags'

训练轮廓图到鞋子的转换：

$ python ./discogan/image_translation.py--task_name='edges2shoes'

训练手提包到鞋子的转换：

$ python ./discogan/image_translation.py--task_name='Handbags2Shoes' --starting_rate=0.5

Facescrub数据库下载Facescrub数据库：

$ python ./datasets/download.py facescrub

训练性别转换：

$ python ./discogan/image_translation.py--task_name='facescrub'

汽车，人脸数据库：下载论文《深度视觉类比》中使用的3D汽车数据库，以及3D人脸数据库，放到./datasets文件夹中并解压。

3D汽车数据库：www.scottreed.info/files/nips2015-analogy-data.tar.gz

深度视觉类比论文：www-personal.umich.edu/%7Ereedscot/nips2015.pdf

3D人脸数据库:http://faces.cs.unibas.ch/bfm/main.php?nav=1-2&id=downloads

训练汽车到汽车的转换：

$ python ./discogan/angle_pairing.py--task_name='car2car'

训练汽车到人脸的转换：

$ python ./discogan/angle_pairing.py--task_name='car2face'

运行.sh，把对应的代码取消注释后，可以用其它的数据集来训练模型。

实验结果展示了x_A, x_AB, x_ABA 的变换，以及 x_B, x_BA, x_BAB的变换结果

发色转换结果：

性别转换结果（celeA数据集）：

边缘图像到手提包转换结果：

手提包到鞋子转换结果：

性别转换结果（Facescrub数据集）：

汽车到人脸转换结果：

GitHub资源：https://github.com/SKTBrain/DiscoGAN

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