<h1 id="%E6%A6%82%E8%A6%81">
<a class="header-anchor-link" href="#%E6%A6%82%E8%A6%81" aria-hidden="true"></a> 概要</h1>
<p>Windows11でCycleGANの学習を試してみた。</p>
<h1 id="%E7%92%B0%E5%A2%83">
<a class="header-anchor-link" href="#%E7%92%B0%E5%A2%83" aria-hidden="true"></a> 環境</h1>
<ul>
<li>OS : Windows11</li>
<li>GPU : NVIDIA RTX 3080Ti</li>
<li>Anaconda3</li>
</ul>
<h1 id="cyclegan%E3%82%92%E8%A9%A6%E3%81%99">
<a class="header-anchor-link" href="#cyclegan%E3%82%92%E8%A9%A6%E3%81%99" aria-hidden="true"></a> CycleGANを試す</h1>
<h2 id="%E3%83%80%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%83%80%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89" aria-hidden="true"></a> ダウンロード</h2>
<p>ソースコードをダウンロード</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash"><span class="token function">git</span> clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
<span class="token builtin class-name">cd</span> pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
</code></pre></div><p><a href="https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">GitHub - junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix: Image-to-Image Translation in PyTorch</a></p>
<h2 id="%E7%92%B0%E5%A2%83%E6%A7%8B%E7%AF%89">
<a class="header-anchor-link" href="#%E7%92%B0%E5%A2%83%E6%A7%8B%E7%AF%89" aria-hidden="true"></a> 環境構築</h2>
<p>下記のコマンドでパッケージの一括ダウンロード</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash">conda <span class="token function">env</span> create <span class="token parameter variable">-f</span> environment.yml
activate pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
</code></pre></div><h2 id="%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88%E3%81%AE%E3%83%80%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88%E3%81%AE%E3%83%80%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89" aria-hidden="true"></a> データセットのダウンロード</h2>
<p>トレーニングのデータセットをダウンロード。</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash"><span class="token function">bash</span> ./datasets/download_cyclegan_dataset.sh maps
</code></pre></div><h2 id="%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E9%96%8B%E5%A7%8B">
<a class="header-anchor-link" href="#%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E9%96%8B%E5%A7%8B" aria-hidden="true"></a> 学習の開始</h2>
<p>下記のコマンドで学習開始。</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash">python train.py <span class="token parameter variable">--dataroot</span> ./datasets/maps <span class="token parameter variable">--name</span> maps_cyclegan <span class="token parameter variable">--model</span> cycle_gan
</code></pre></div><p>トレーニングが開始されると<code>checkpoints</code>フォルダに途中経過の画像が保存されていく。</p>
<p>保存される画像は下記の8種類。</p>
<ul>
<li>
<code>real_A</code> : 変換前の画像（今回のデータは実写画像）</li>
<li>
<code>real_B</code> : 変換前の画像（今回のデータはイラスト画像）</li>
<li>
<code>fake_A</code> : 変換後の画像（real_B→[BtoA]→fake_A）実写</li>
<li>
<code>fake_B</code> : 変換後の画像（real_A→[AtoB]→fake_B）イラスト</li>
<li>
<code>rec_A</code> : 変換後の画像から復元した画像（fake_B→[BtoA]→rec_A）実写</li>
<li>
<code>rec_B</code> : 変換後の画像から復元した画像（fake_A→[AtoB]→rec_B）イラスト</li>
<li>
<code>idt_A</code> : AからBへの変換にBの画像を入れたときの画像（real_B→[AtoB]→idt_A）イラスト</li>
<li>
<code>idt_B</code> : BからAへの変換にAの画像を入れたときの画像（real_A→[BtoA]→idt_B）実写</li>
</ul>
<p>※[AtoB]:実写からイラスト [BtoA]:イラストから実写</p>
<h3 id="%E9%80%94%E4%B8%AD%E7%B5%8C%E9%81%8E">
<a class="header-anchor-link" href="#%E9%80%94%E4%B8%AD%E7%B5%8C%E9%81%8E" aria-hidden="true"></a> 途中経過</h3>
<p><strong>epcoh050</strong><br>
<strong>real_A</strong><br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/4d6a079e3110-20220801.png" alt loading="lazy" class="md-img"><br>
<strong>fake_B</strong><br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/f77d0e8e8bc4-20220801.png" alt loading="lazy" class="md-img"><br>
<strong>rec_A</strong><br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/1456c0e5505e-20220801.png" alt loading="lazy" class="md-img"><br>
<strong>idt_B</strong><br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/d623618ec6a7-20220801.png" alt loading="lazy" class="md-img"><br>
<strong>real_B</strong><br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/b5110582e6a2-20220801.png" alt loading="lazy" class="md-img"><br>
<strong>fake_A</strong><br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/3b14f481d4cf-20220801.png" alt loading="lazy" class="md-img"><br>
<strong>rec_B</strong><br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/ec0d43699d60-20220801.png" alt loading="lazy" class="md-img"><br>
<strong>idt_A</strong><br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/1d16266f9371-20220801.png" alt loading="lazy" class="md-img"></p>
<h2 id="%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88" aria-hidden="true"></a> テスト</h2>
<p>下記のコマンドでテスト開始。</p>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash">python test.py <span class="token parameter variable">--dataroot</span> ./datasets/maps <span class="token parameter variable">--name</span> maps_cyclegan <span class="token parameter variable">--model</span> cycle_gan
</code></pre></div><h3 id="%E7%94%9F%E6%88%90%E7%94%BB%E5%83%8F">
<a class="header-anchor-link" href="#%E7%94%9F%E6%88%90%E7%94%BB%E5%83%8F" aria-hidden="true"></a> 生成画像</h3>
<p><strong>real_A</strong><br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/5c8f8d36e055-20220801.png" alt loading="lazy" class="md-img"><br>
<strong>fake_B</strong><br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/b26723e9f195-20220801.png" alt loading="lazy" class="md-img"><br>
<strong>real_B</strong><br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/b145bec7ad8d-20220801.png" alt loading="lazy" class="md-img"><br>
<strong>fake_A</strong><br>
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/240aea7577ff-20220801.png" alt loading="lazy" class="md-img"></p>


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