前言

CGAN是生成对抗网络的一个重要的分支，至于CGAN是啥，
可以参考我的另一篇文章生成对抗网络（GAN）原理详记,里边有CGAN的集体解释。本文主要建我开源的paddle实现的colorGAN项目的使用。

项目地址&运行结果

项目地址
https://gitee.com/lingcb/color-gan

运行结果：

ColorGAN 文件目录

color-gan
├── README.md
├── checkpoints //已经训练好的参数
│   ├── anime512x512_generator.params
│   ├── anime_256x256_color_generator.params
│   └── generator.params
├── dataset  //原始数据
│   ├── blur
│   │   ├── 00deabfe1f0d7c8b5ef4ca1d8c314925.jpg
...
│   │   └── 0a4a93968e913bd9f7d7bce7f92494f0.jpg
│   ├── edge
│   │   ├── 00deabfe1f0d7c8b5ef4ca1d8c314925.jpg
...
│   │   └── 0a3e05b6584deece72c0c0000ee07fcf.jpg
│   └── origin
│       ├── 00deabfe1f0d7c8b5ef4ca1d8c314925.jpg
...
│       └── 0a4a93968e913bd9f7d7bce7f92494f0.jpg
├── main.py
├── output
│   └── imgs  //上色的一些结果
│       ├── 0.jpg
...
│       └── 7.jpg
└── src├── __init__.py├── __pycache__│   ├── __init__.cpython-37.pyc│   ├── dataset.cpython-37.pyc│   ├── model.cpython-37.pyc│   └── parameter.cpython-37.pyc├── cutImage.py  //将原始图片转换成edge,blur，然后resize├── dataset.py   //paddle dataset 数据架子啊类├── losses.json  ├── mix.py├── model.py      //生成器与判别的网络模型代码├── parameter.py  //一些全局初始参数├── train.py      //训练代码└── work└── Output

测试

#安装一些相关的第三方包
python -m pip install paddlepaddle==2.2.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install opencv-python#克隆源码并运行
git clone https://gitee.com/lingcb/color-gan.git
cd color-gan
python main.py

训练自己的数据集

自己准备好自己的数据集集
参照下面结构放置,可以使用cutImage.py里的代码辅助制作自己的数据集

├── dataset  //原始数据
│   ├── blur
│   │   ├── 00deabfe1f0d7c8b5ef4ca1d8c314925.jpg
...
│   │   └── 0a4a93968e913bd9f7d7bce7f92494f0.jpg
│   ├── edge
│   │   ├── 00deabfe1f0d7c8b5ef4ca1d8c314925.jpg
...
│   │   └── 0a3e05b6584deece72c0c0000ee07fcf.jpg
│   └── origin
│       ├── 00deabfe1f0d7c8b5ef4ca1d8c314925.jpg
...
│       └── 0a4a93968e913bd9f7d7bce7f92494f0.jpg

然后，在修改下，parameter.py里的outpath,就可一开始训练了

#安装一些相关的第三方包
python -m pip install paddlepaddle==2.2.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install opencv-python#克隆源码并运行
git clone https://gitee.com/lingcb/color-gan.git
cd color-gan/src
python train.py

参考

【1】Paddle2.0-通过DCGAN实现人脸图像
【2】【pytorch基础笔记五】基于条件GAN的色彩填充

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