Pix2Pix-Keras 基于pix2pix模型的动漫图片自动上色 2019-2-25 环境 tensorflow-gpu 1.12.0 Keras 2.2.4 数据集的准备： 把训练的彩色图片放入datasets\OriginalImages文件夹 运行prepare.py进行数据集的处理与准备 注意：当前datasets中的训练集过少，可增加训练集进行训练，防止过拟合 训练模型： 若要加载预训练权重，将权重文件放入weights文件夹 最新权重(在30020张图片的大数据集下训练后的权重)下载 链接： 提取码：cac2 在demo.py中新建一个pix2pix模型实例 调用实例中的train函数进行训练 为新的图片上色: 将权重文件放入weights文件夹 新建一个pix2pix模型实例

儿童面Kong 这是双体系结构工作流程中的第二个也是最后一个体系结构，该体系结构旨在根据父母的面部特征预测孩子的面部特征。 两阶段系统是： （1）提取父母特征的编码并找到中点编码 （2）查找从此编码到子特征的概率映射 对于本项目，我们将与用于第一阶段，将用于第二阶段。 请在查看完整报告。 要求 要安装这些要求，强烈建议您使用环境： conda create --name --file requirements_conda.txt 此外，还会创建用于pip安装的requirements.txt文件。 不测试或不建议使用此方法： pip install -r requirements.txt 数据集 所需格式的数据集可在下载。 在训练模型之前，将此文件移至data/processed文件夹。 有关数据集的更多信息，请参见下面的“野外亲子（PCW）”部分。 跑步 :person_running:

PyTorch中的CycleGAN和pix2pix 新增内容：请检查（CUT），这是我们新的非成对图像到图像翻译模型，可实现快速且高效存储的培训。 我们为未配对和配对的图像到图像转换提供PyTorch实施。 该代码被写了和，并支持。 这种PyTorch实施产生的结果可与原始Torch软件相比，甚至更好。 如果您想重现与论文相同的结果，请在Lua / Torch中查看原始的和代码。 注意：当前软件可与PyTorch 1.4配合使用。 检查出支持PyTorch 0.1-0.3的较旧。 您可以在和找到有用的信息。 要实现自定义模型和数据集，请查看我们的。 为了帮助用户更好地理解和适应我们

在PyTorch和PyTorch Lightning中生成深度学习模型的实现 DCGAN 论文： 作者：Alec Radford，Luke Metz，Soumith Chintala 代码（PyTorch）： 由 码（闪电）： 由 去做 DCGAN Pix2Pix 循环GAN SRGAN

pix2pix | | 火炬实现，用于学习从输入图像到输出图像的映射，例如： 条件对抗网络的图像到图像翻译，，， CVPR，2017年。 在某些任务上，可以在较小的数据集上相当快地获得不错的结果。 例如，要学习生成立面（如上所示的示例），我们仅对400张图像进行了约2个小时的训练（在单个Pascal Titan X GPU上）。 但是，对于更棘手的问题，重要的是要对更大的数据集进行训练，并且需要花费数小时甚至数天的时间。 注意：请检查我们的pix2pix和CycleGAN的实现。 PyTorch版本正在积极开发中，并且可以产生与该Torch版本相当或更好的结果。 建立 先决条件 L

Pix2Pix_CFD 描述流体流动的AI模型。 关于项目 受启发，这是在具有U-net架构的AI模型的keras框架上的重新实现。 训练数据是从共享存储库中借用的，以验证实施。 该模型试图预测不同形状的汽车上的速度大小。 训练数据 培训数据可在以下位置找到： ： （约700 MB）。 将此文件放在目录中，并相应地编辑笔记本。 可在此处找到测试数据： : 未来工作的想法 预测阻力强度。 使用RANS结果作为训练数据来预测LES仿真的网格大小。

https://people.eecs.berkeley.edu/~tinghuiz/projects/pix2pix/datasets/

https://people.eecs.berkeley.edu/~tinghuiz/projects/pix2pix/datasets/

pytorch-pix2pix pix2pix [1]的各种数据集的Pytorch实现。 您可以下载数据集： : 您可以在查看有关网络体系结构和培训详细信息的更多信息。 资料集 城市风光2,975个训练图像，200个训练纪元，1批大小，反序：真 外墙400个训练图像，200个训练纪元，1个批处理大小，反顺序：真 地图1,096个训练图像，200个训练纪元，1个批处理大小，反序：真 edge2shoes 50k训练图像，15个训练时期，4个批处理大小，反序：False edge2手袋 137k训练图像，15个训练纪元，4个批处理大小，反序：False 结果 城市风光 200个时代后的城市风光第一列：输入，第二列：输出，第三列：基本事实 生成固定输入的动画 学习时间 城市景观pix2pix-平均每个纪元：332.08秒; 总共200个时期：66,846.58秒 外墙 200个时代

Pix2Pix-Pytorch pix2pix的复现 Pix2Pix介绍 本项目目录结构 训练