はじめに
- StyleGAN2 ada の検証とモデル公開
- CPU でのデモとその手順
この記事の対象者
ディープラーニングモデルを手軽に実装したい方
デモ
モデルとコードはよ！
って方のためにこちらのGithubで公開しています。
必要な環境
- python環境
- git
手順
git clone https://github.com/syu-tan/yomaker.git
cd yomaker
pip install -r requirements.txt
学習済みのモデルを Google Drive からダウンロードして weights/ に配置する
python generate.py --outdir=out --trunc=1 --seeds=1 --network=./weights/00024-256px-animeportrait.pkl
out/seed0001.png に画像が生成されています。
学習は float16 で学習していますが、float32 に変換しています。
CPU で動作するので GPU の制約がなく、多くの人が手軽に使えると思います。
CUDA の環境構築とかほんと大変。。。。。
TODO
- 512px モデルの公開
- Dockerfile またはイメージの用意
まとめ
やっぱりなんでも手軽さが大切だと思いました。
何番煎じですか？って感じですが自身で一から全てやってみたかったのでお許しください
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