神通情人夢的願望7(虛擬情人小老百姓如何實現!?)
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| AI創造出來的人像 this-person-does-not-exist 但亞洲頭像好少阿 !? 歐美的央喜不喜歡 XD |
還記不記得上回央喜提到這筆記應該不叫"神通情人夢" , 應該改叫"虛擬偶像" (參考 : 神通情人夢的願望5(尋找千元以下可跑TensorFlow的GPU)) , DCGAN大致跑成功後 , 除發現GPU性能可能需再提升 , 另外也發現 DCGAN 跑再多個 epoch 可能也難以實現 , 主要我覺得可能DCGAN是以全景幅影像來演算 , 真人影像雜訊又多 (從DCGAN研究官網可看出端倪 ) , 再回顧一下理論基礎 ( DCGAN介紹 ) , 跑跑動漫美少女還有機會以假亂真 , 讓人看不出是電腦畫的 , 於是再來研究研究 , 總算找到之前看到的那個網址 ... this-person-does-not-exist
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| 自製二次元美少女超簡單！ 這款 AI 讓你 30 秒夢想成真 DCGAN 實現動漫人物的創建應該較有機會 |
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| 看來是今年才開源的 : 英伟达开源StyleGAN代码 - 创建自己的AI系列肖像 |
/* 引用: 英伟达再出GAN神作！多层次特征的风格迁移人脸生成器
這款新型 GAN 生成器架構借鑒了風格遷移研究，可對高級屬性（如姿勢、身份）進行自動學習和無監督分割，且生成圖像還具備隨機變化（如雀斑、頭髮）。該架構可以對圖像合成進行直觀、規模化的控制，在傳統的分佈質量指標上達到了當前最優，展示了更好的插值屬性，並且能夠更好地將潛在的變差因素解糾纏。
*/
研究一下其官方說明系統需求 (Github) :
Both Linux and Windows are supported, but we strongly recommend Linux for performance and compatibility reasons.
64-bit Python 3.6 installation. We recommend Anaconda3 with numpy 1.14.3 or newer.
TensorFlow 1.10.0 or newer with GPU support.
One or more high-end NVIDIA GPUs with at least 11GB of DRAM. We recommend NVIDIA DGX-1 with 8 Tesla V100 GPUs.
NVIDIA driver 391.35 or newer, CUDA toolkit 9.0 or newer, cuDNN 7.3.1 or newer.
( 英偉達發布Tesla V100 史上最強核彈售價102萬元 2017-05-11 news )
算了 , 還是來說說DCGAN的跑測結果吧 .... 心灰意冷ing XD
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爬蟲抓出後先篩選出面部結果 (training source) (參考 OpenCV code) |
# epoch 100
$ python main.py --input_height=96 --output_height=96 --dataset face --train --epoch 100 --input_fname_pattern "*.jpg"
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| TensorFlow with GPU (100 epoch) |
TensorFlow with GPU 100 epoch
real 23m10.349s
user 15m34.647s
sys 8m22.899s
# epoch 300
$ python main.py --input_height=96 --output_height=96 --dataset face --train --epoch 300 --input_fname_pattern "*.jpg"
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| TensorFlow with GPU (300 epoch) |
TensorFlow with GPU 300 epoch
real 67m32.064s
user 44m54.035s
sys 24m51.907s
後記 : 慢慢有點人形出來了 , 但跑訓練300 epoch就花了1小時左右 , 目前還在跑一個500 epoch的 , 還沒跑完 , 晚點再把它補上 , "神通情人夢的願望篇"寫累了 XD , 看來DCGAN不可行 , 先告一段落 , 後續來研究 StyleGAN 看有沒辦法用Cloud上的硬體來跑 , 也許小老百姓還有點機會 ...
# epoch 500
$ python main.py --input_height=96 --output_height=96 --dataset face --train --epoch 500 --input_fname_pattern "*.jpg"
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| Epoch 500 的有沒看來比較美些 XD (跑測時間忘了記) |
記錄一下 : 跑 700 epoch 耗用約 2.6hr , 但全變妖怪了 ... 太可怕就不放上來了 XD
TensorFlow with GPU 700 epoch
real 156m15.994s
user 103m43.772s
sys 57m45.154s
Ref:
StyleGAN — Official TensorFlow Implementation
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