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，解析简易填表源码操控表情
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，红角鸮源码45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仿源码之家网站源码人脸图像，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。qq代挂源码源码
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，android源码和谷歌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。
