GMPI多平面图像生成框架
GMPI （Generative Multiplane Images）是一个多平面图像生成框架，使 2D GAN 具有 3D 感知能力。
生成的输出称为“生成多平面图像”(GMPI)，并强调其渲染不仅质量高，而且保证视图一致，这使得 GMPI 与许多先前的作品不同。重要的是，alpha 映射的数量可以动态调整，并且可以在训练和推理之间有所不同，从而减轻内存问题并能够在不到半天的时间内以 1024 2 的分辨率快速训练 GMPI。
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环境设置
此代码已在带有 CUDA 10.2 的 Ubuntu 18.04 上进行了测试。
conda env create -f environment.yml 使用预训练检查点
下载检查点
cd /path/to/this/repo export GMPI_ROOT=$PWD
请下载预训练检查点，并将它们放在${GMPI_ROOT}/ckpts
结构应该是：
. +-- ckpts | +-- gmpi_pretrained | | +-- FFHQ256 | | +-- FFHQ512 | | +-- FFHQ1024 | | +-- AFHQCat | | +-- MetFaces 使用以下变量进行说明。
# This can be FFHQ256, FFHQ512, FFHQ1024, AFHQCat, or MetFaces
export DATASET_NAME=FFHQ1024
export OUTPUT_DIR=${GMPI_ROOT}/ckpts/gmpi_pretrained/${DATASET_NAME}
# Set this to your favourate seed
export SEED=589
# - When psi = 1.0 there is no truncation, which is used for quantitative results in the paper.
# - To obtain better qualitative results, use psi < 1.0.
export TRUNCATION_PSI=1.0渲染单个图像
以下命令呈现图像${OUTPUT_DIR}/rendered.png，以及：
-
mpi_alpha.png：所有平面的 alpha 贴图， -
mpi_rgb.png：所有平面都使用相同的 RGB 纹理， -
mpi_rgba.png：所有平面的 RGB-alpha 图像。
conda activate gmpi && \
export PYTHONPATH=${GMPI_ROOT}:${GMPI_ROOT}/gmpi/models:$PYTHONPATH && \
python ${GMPI_ROOT}/gmpi/eval/vis/render_video.py \
--ckpt_path ${OUTPUT_DIR}/generator.pth \
--output_dir ${OUTPUT_DIR} \
--seeds ${SEED} \
--nplanes 96 \
--truncation_psi ${TRUNCATION_PSI} \
--exp_config ${OUTPUT_DIR}/config.pth \
--render_single_image 1注意：nplanes = 96在论文中用于报告定量和定性结果，但 GMPI 即使使用 32 个平面也能够产生高质量的结果。nplanes如果遇到 CUDA 内存不足错误，请使用较小的值（例如 32）。
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