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Github|教你用PyTorch打造专属GAN二次元头像(附源代码)
来源：Github Jie Le
翻译：孙菁
随机生成图像
通过DCGAN模型在包含143,000张动漫人脸的数据集上迭代训练100次，我们得到了本次实验所用的图像。
图像转换
通过执行隐含代码，使图像完成从第一列到最后一列的转换。
原始图像
我们可以观察到图像包含很多异常值，即有很多噪音，这些异常值会使得生成图像的质量有所下降。
使用
执行以下命令以启动整个程序：
$ python main.py --dataRoot path_to_dataset/DCGAN的预训练模型呀包含在此目录中，使用jupyternotebook工具即可查看。
动漫人脸数据集
利用爬虫工具 gallery-dl，我们 从 danbooru.donmai.us中收集到了带有126个标记的动漫样式图片。之后，这些图片由动漫人脸识别器 python-animeface 处理。经过处理的数据集总共包含143,000张动漫人脸。需要注意的是，一些标记在经过剪裁后就没有意义了，比如，一张在“制服”标签下的图片在剪裁后就不再包含制服的部分了。
如何从头构件数据集？
预备工具：gallery-dl, python-animeface
1、下载动漫样式的图片
2、从下载的图片中提取动漫人脸
读者可以从build_face_dataset.py中寻找具体实现。
数据集（~400MB）也可以从此处下载（非商业使用）。
Github库点击阅读原文跳转