1.玩转StyleGan2：手把手教你安装并运行项目！源码
2.DragGAN官方代码手把手安装部署教程
3.如何使用stylegan训练自己的解析数据?

玩转StyleGan2：手把手教你安装并运行项目！

       探索如何安装并运行StyleGAN2项目，源码本指南将一步步带你入门。解析

       我们将从以下几个主题出发：

       安装与运行

       虚拟人脸编辑，源码操控表情

       真实人脸编辑，解析假红包裂变源码操控表情

       云端运行

       首先，源码我们来学习如何安装并运行StyleGAN2。解析

       你需要满足以下硬件与软件需求：

       Linux或Windows操作系统（推荐Linux，源码因其性能与兼容性优势）

       位Python 3.6版本，解析推荐使用Anaconda3，源码且确保numpy 1..3或以上版本

       TensorFlow 1.或1.，解析且支持GPU（不支持TensorFlow 2.0）

       高规格NVIDIA GPU、源码驱动、解析CUDA .0工具包和cuDNN 7.5

       Docker用户需使用提供的源码Dockerfile构建所需库依赖的镜像

       硬件要求重点在于“高端显卡”。使用RTX ti（滴滴云服务器）或GTX 皆可运行。

       安装过程包含以下步骤：

       安装git

       获取StyleGAN2源代码

       安装Visual Studio

       安装CUDA和CUDNN

       安装Anaconda

       安装pip依赖

       修改部分源代码

       运行项目生成

       接下来，详细指导如何完成上述步骤：

       1. 安装git

       git是一个分布式版本控制软件，用于方便地管理源代码。使用以下命令安装：Win+R输入cmd，输入git。

       完成安装后，在命令行输入git，白城网站源码若显示版本信息，表示安装成功。

       2. 获取源代码

       将源代码存入桌面的StyleGAN2文件夹。输入命令，路径根据实际情况调整。

       3. 安装Visual Studio

       为了编译代码，需要安装Visual Studio 。安装过程需注意选择C++开发工具。

       4. 安装CUDA和CUDNN

       安装CUDA与CUDNN对于基于深度学习的项目至关重要。遵循官方指南完成安装。

       5. 安装Anaconda

       Anaconda用于创建Python虚拟环境，便于多个项目同时运行。选择适合的Anaconda版本进行安装。

       6. 安装pip依赖

       安装numpy 1..3和TensorFlow 1.依赖，确保顺利运行项目。

       7. 修改源代码

       根据需要修改部分源代码，确保项目正确执行。

       8. 运行项目生成

       完成上述步骤后，运行项目生成高清虚拟或真实人脸。

       至此，你已成功安装并运行StyleGAN2项目，可以生成高分辨率的litehtp源码分析人脸图像，为创意项目添彩。

DragGAN官方代码手把手安装部署教程

       在StableDiffusion尚未问世的时期，DragGAN是生成领域的领头羊。四年前，StyleGAN的发布以其“超高清且逼真”的效果震惊了众人。

       当时，我的公众号"托尼是塔克"上发布了一系列关于该项目的文章。时光荏苒，没想到这个项目还能焕发新生。

       回到正题，今天我将带领大家一步一步完成DragGAN的安装部署。

       StyleGAN的安装过程繁琐，需要安装VS、cudnn、cuda等软件，还要修改代码并配置路径等等。相比之下，DragGAN的环境配置几乎与StyleGAN3完全一致，安装过程自然也不会简单。

       我将分享我的安装流程，并记录下来，以供参考。多文档源码

       如果嫌麻烦，也可以下载离线版本，一键运行。

       环境配置如下：

       操作系统：Win

       显卡：RTX

       辅助软件： CMD、Git、Conda、VS、cudnn、cuda

       显卡是GAN项目的关键硬件，不同尺寸模型所需的显存不同。RTX可完美支持x任务，一般情况下6G显存足以运行这个项目。

       关于基础软件的详细安装步骤，可参考我之前关于Stylegan2和 Stylegan3的教程。

       现在让我们开始今天的主题：

       1. 获取源代码

       由于这是一个开源项目，我们首先需要获取源代码。获取源代码有两种方式：命令行或直接下载压缩包。

       命令行方式：确保安装了Git工具，然后在CMD中执行如下命令：

       切换到E盘或D盘（避免C盘），进入DEV文件夹，获取DragGAN的源代码。

       压缩包获取方式：点击Download ZIP下载，帖吧源码然后解压至磁盘，比如E盘DEV文件夹。

       解压后，去除文件名中的“-main”。这个main曾用“master”命名，但因不尊重某类人而更改。

       2. 创建虚拟环境

       这是一个基于Python的项目，为了保证不同项目的独立性，我们将使用Conda创建虚拟环境。

       在CMD中输入以下命令，创建并激活虚拟环境。

       3. 修改配置文件

       DragGAN包含一个Conda依赖文件，可以直接用来创建虚拟环境并安装所有依赖。

       然而，这个文件在当前Windows环境下可能存在安装问题，如找不到cudatoolkit=.1。我尝试修改，但其他问题依旧。因此，我自行创建了一个requirements.txt文件，将内容粘贴其中，并放在DragGAN文件夹中，使用pip安装。

       4. 下载模型

       项目官方提供了一个下载模型的sh脚本，但Windows用户无法直接使用。解决方法是右键打开下载_model.sh文件，获取模型下载地址并下载，解压至DragGAN的checkpoint文件夹，并将模型文件名改为stylegan2_开头。

       发现了一个叫download_model.bat的文件，可以一键下载模型。

       5. 运行项目

       按照上述步骤，我们就可以运行项目了。网络通畅时，一般不会出现问题。运行如下命令启动GUI界面：

       在GUI界面上，只需点击“Start”按钮，拖拽狗子脸部，即可生成。GUI动态效果很酷，但菜单较小，有时会崩溃，模型切换也不方便。

       启动WebUI，输出网址后，打开即可查看生成的。使用方法包括选择模型、种子、点选位置并拖拽等。

       WebUI版的动态效果不如本地GUI，但最终结果相同。

       项目提供了许多高质量模型，如英伟达官方的FFHQx和human模型。生成的可保存，但与真实相比，效果参差不齐。

       了解了这些不足，这个项目仍然很有趣，可以可视化StyleGAN的使用，快速接入各种模型。如果有财力，可以自己训练模型。

       虽然项目成本高昂，但结果值得期待。至少，它将StyleGAN的使用可视化，为用户提供了丰富的模型选择。

如何使用stylegan训练自己的数据?

       在探讨如何使用stylegan训练自己的数据之前，我们先回顾了上一篇内容中对DragGAN项目的正确部署方式，使得用户能够实现自由拖拽式的编辑。然而，上篇内容仅限于使用项目预置的，本篇将引领大家探索如何将项目应用扩展至任意的编辑。

       实现这一目标的关键在于PTI项目。PTI允许用户将自定义训练成StyleGAN的潜空间模型，进而实现对任意的编辑。为确保操作环境满足需求，我们将继续在AutoDL云平台上使用Python 3.8和CUDA .8的镜像，确保环境配置符合项目要求。

       在准备环境中，首先下载项目源码。不必担心缺失requirements.txt文件，因为已经准备妥当。接着，下载必要的预训练模型，即StyleGAN的生成器文件ffhq.pkl和预处理器文件align.dat，确保它们被放置在pretrained_models目录下。

       进行预处理是关键步骤，其目标是完成人脸关键点的检测工作，从而将待编辑上传至image_original目录下。同时，调整utils/align_data.py文件中所包含的路径，并更新configs/paths_config.py中的参数设置。执行相关脚本以完成预处理过程。

       接下来，使用PTI进行GAN反演，这一过程允许将映射到生成模型的潜空间中，并通过调整潜空间向量来修改图像外观。利用这种方式，可以实现对图像的多种编辑，包括姿势改变、外观特征修改或风格添加。通过编辑潜空间，可以实现对图像的高级编辑，同时确保图像的真实性和准确性。

       完成反演后，需要将文件转换为DragGAN可识别的模型文件格式。通过提供的转换脚本，将pt文件转换为pkl文件格式。转换完成后，将checkpoints目录下的模型文件和对应的embeddings目录下的文件放入DragGAN项目的checkpoints目录下。最后，重启DragGAN，至此，训练自己的数据过程已告完成。

       为了简化操作流程，我们已将上述步骤整合成Jupyter Notebook文档，提供了一键执行功能，使得用户能够轻松实现图像反演。只需确保将align.dat文件放入项目pretrained_models目录下，将visualizer_drag_gradio_custom.py放入项目根目录下，然后运行ipynb文件即可。

       获取此整合包的方式已在原文末尾提供。此过程简化了操作步骤，使得即使是技术新手也能快速上手，实现对任意的高级编辑。通过遵循上述指南，您可以探索使用StyleGAN训练自定义数据的无限可能，为图像编辑领域带来创新与便利。