はじめに
前回はSC-FEGANというのを動かしました。touch-sp.hatenablog.com
今回はWarpGANというのを動かします。
２年前に動かしたときの記録がこちらです。
touch-sp.hatenablog.com
WarpGANの公式リポジトリはこちらです。
github.com
環境
Ubuntu 18.04 on WSL2 CUDA 11.1.0 Python 3.6.9
CUDAのインストール
こちらの通りです。build-essentialが必要です。
sudo apt install build-essential wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
Python環境構築
すべてpipでインストール可能でした。選択したnvidia-tensorflowはこれです。
pip install nvidia-pyindex pip install nvidia-tensorflow==1.15.4+nv20.11 pip install scipy==1.1.0 pip install pillow pip install opencv-python pip uninstall numpy pip install numpy==1.16.2
使い方
まずは上記GitHubをクローンします。git clone https://github.com/seasonSH/WarpGAN.git cd WarpGAN
次にGitHubページ内の下にGoogle Driveへのリンクが貼られているのでそちらから学習済みモデルをダウンロードします。
学習済みモデルは「WarpGAN\pretrained」の中で解凍します。最終的には「WarpGAN\pretrained\warpgan_pretrained」というフォルダ構造になります。
元画像は「sample.jpg」という名前で「WarpGAN\data\example」フォルダ内に保存しました。
あとは「WarpGAN」フォルダ内で以下を実行するのみです。
python test.py pretrained/warpgan_pretrained data/example/sample.jpg result/sample --num_styles 5 --scale 1.0
scaleを1.0から4.0まで変更した結果が冒頭に示したものになります。
補足
今回はフリー素材「ぱくたそ」から顔写真を使わせて頂きました。こちらの写真です。
