##はじめに
今回は最近巷で噂のpix2pixモデルをインストールし、使ってみる。ラベルから画像を生成したり、航空写真から地図を生成したりと、いろいろできるみたい。
論文はP. IsolaらのImage-to-Image Translation Using Conditional Adversarial Networks。
https://arxiv.org/pdf/1611.07004v1.pdf
ソースコードはこちら。
https://github.com/phillipi/pix2pix
著者らのホームページはこちら。
https://phillipi.github.io/pix2pix/
##環境
OS:Ubuntu14.04
GPU:GTX1070
CUDA:8.0 RC
cuDNN:5.1
python2.7.6
など
##Torch関連をインストール
Torchは既にインストールしてある。
http://qiita.com/masataka46/items/41f9fac011590f3cd4f1
torch関連パケージのnngraphとdesplayをインストールする。
luarocks install nngraph
luarocks install https://raw.githubusercontent.com/szym/display/master/display-scm-0.rockspec
うまくいったみたい。
##Image-to-imageモデルをインストールする。
モデルをgit cloneする。
git clone https://github.com/phillipi/pix2pix.git
次にデータを持ってくる。
cd pix2pix
bash ./datasets/download_dataset.sh facades
##学習させてみる
次にダウンロードしたデータセットで学習させてみる。
DATA_ROOT=./datasets/facades name=facades_generation which_direction=BtoA th train.lua
２時間半で２００回の学習が終了した。
##学習したモデルでテストする
最後に学習したモデルでテストする。
DATA_ROOT=./datasets/facades name=facades_generation which_direction=BtoA phase=val th test.lua
結果は./results/facades_generation/latest_net_G_val/index.htmlに保存された。以下の画像は出力結果の一部。
Outputとして生成された画像はGroundTruthとは異なるが、こんな建物は確かにありそうなので、これはこれでいいと思う。学習用データに影響されてるのだろう。