效果演示

本文案例使用的是開源專案instagan，是一種比較新的gan模型建模原理，來自2019年ICLR的論文，下面看下效果對照：

(出於人道主義，會把人物的長褲脫掉然後換上短裙)

環境配置

首先玩這個模型需要兩個前提條件：

1. 有梯子

2. python3.6版本

3. 有GPU環境（因為原始碼是要求必須在GPU的Cuda環境下執行，如果沒有GPU的同學推薦用PAI裡面的DSWhttps://data.aliyun.com/product/learn ，比較便宜 ）

執行以下流程：

• （1）下載實驗程式碼：https://github.com/sangwoomo/instagan
• （2）下載pre-trained model，如果只是實驗就直接用訓練好的模型即可：https://drive.google.com/drive/folders/1xb9rR21MhMVselc6HTmOr73WOkOviFmO（如果只玩換褲子這個實驗，下載pants2skirt_mhp_instagan這個模型即可）
• （3）安裝程式碼中的requirement.txt中的依賴包

最後把下載的model檔案放到程式碼檔案的根目錄下，目錄結構如下（藍色部分為模型資料夾，裡面是200_net_G_A.pth和200_net_G_B.pth）：

完成以上步驟，整個環境就搭建好了。

使用模型做圖片轉換

注：這個專案的程式碼有很多hard code的邏輯，需要嚴格按照下面的做法執行才有可能跑通，包括所有檔案的命名。

（1）先設定需要轉換的圖片

在datasets目錄下新增一個test資料夾，構建如下的檔案格式

testA和testB存放需要轉換的原圖，類似於“效果演示中”穿著長褲的圖片，testA_seg和testB_seg需要存放mask圖片。mask檔案是轉換圖片中的褲子樣式，如下圖對應例項圖片左邊的女生褲子（如果想轉換其它部位，就不用我舉例子了吧）：

mask圖片還需要與被轉換圖片命名一致，詳細規則參見原始碼中的datasets，如果不一致會出現以下錯誤：https://github.com/sangwoomo/instagan/issues/5

（2）執行圖片轉換邏輯

在工程的根目錄下執行以下程式碼，使用工程下的test.py這個測試程式碼：

 

 python test.py --dataroot ./datasets/test --model instagan --name pants2skirt_mhp_instagan --loadSizeH 240 --loadSizeW 160 --fineSizeH 240 --fineSizeW 160 --ins_per 2 --ins_max 20

如果沒有報錯的話在GPU環境下1分鐘就可以執行完畢，程式碼執行完畢後在工程的results資料夾下就能看到轉換好的圖片了。

總結

整個專案的效果還是不錯的，隨便傳張圖片都能脫掉人物的褲子。不過可能程式碼還沒來得及優化，可能在實驗的過程中有很多坑，大家需要一定的debug能力才能把工程跑起來，小白不太建議使用哈。