StyleGAN-XL代码运行

GitHub - autonomousvision/stylegan-xl: [SIGGRAPH'22] StyleGAN-XL: Scaling StyleGAN to Large Diverse Datasets

1、数据处理：

下面这个代码是处理为256*256的，但是因为要渐进式训练，所以你需要做很多类似的文件夹（类似的命令），分别是16*16、32*32、64*64、128*128、256*256

python dataset_tool.py --source=./data/pokemon --dest=./data/pokemon256.zip \
  --resolution=256x256 --transform=center-crop

2、训练

2.1、第一步先训练16分辨率的模型

python train.py --outdir=./training-runs/pokemon --cfg=stylegan3-t --data=./data/pokemon16.zip --gpus=4 --batch=16 --mirror=1 --snap 10 --batch-gpu 4 --kimg 10000 --syn_layers 10

2.2、训练剩余分辨率的模型【先完成2.1才可以完成2.2】

直接从16*16的训练到64*64

--up_factor allows to train several stages at once, i.e., with --up_factor=4 and a 16 stem you can directly train at resolution 64.

python train.py --outdir=./training-runs/pokemon --cfg=stylegan3-t --data=./data/pokemon16.zip \
  --gpus=4 --batch=16 --mirror=1 --snap 10 --batch-gpu 4 --kimg 10000 --syn_layers 10 \
  --superres --up_factor 4 --head_layers 7 \
  --path_stem training-runs/pokemon/00000-stylegan3-t-pokemon16-gpus4-batch16/best_model.pkl