stylegan2预训练模型生成了质量很差的图片

配置stylegan2，并用预训练模型生成图片。
环境是：

windows10
cuda12.0
vs2019

python=3.7
pytorch=1.7.1
cudatoolkit=11.0

使用

python generate.py --outdir=out --trunc=1 --seeds=85,265,297,849 --network=https://nvlabs-fi-cdn.nvidia.com/stylegan2-ada-pytorch/pretrained/metfaces.pkl

生成。过程没有报错。但是生成了质量很差的图片

img

这是为什么？我之前也配置了stylegan3，完全按照readme上的要求配置的，也是出现这个问题。

【相关推荐】



  • 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7765069
  • 这篇博客也不错, 你可以看下【实战】轻轻松松使用StyleGAN2（三）：一笑倾人城，再笑倾人国：让你的女朋友开心笑起来
  • 除此之外, 这篇博客: StyleGAN 架构解读（重读StyleGAN）精【1】中的  一、StyleGAN解决的问题 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
    StyleGAN 的前身——PGGAN

    我们先来反思一下上一节介绍的 ProGAN 有什么缺陷，由于 ProGAN 是逐级直接生成图片，我们没有对其增添控制，我们也就无法获知它在每一级上学到的特征是什么，这就导致了它控制所生成图像的特定特征的能力非常有限（即ProGAN 容易发生特征纠缠，则使用下面的映射网络Mapping Network）。换句话说，这些特性是互相关联的，因此尝试调整一下输入，即使是一点儿，通常也会同时影响多个特性。

    我们希望有一种更好的模型，能让我们控制住输出的图片是长什么样的(例如：眼睛、嘴巴、鼻子...)，也就是在生成图片过程中每一级的特征，要能够特定决定生成图片某些方面的表象，并且相互间的影响尽可能小。于是，在 ProGAN 的基础上，StyleGAN 作出了进一步的改进与提升。


如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

结合GPT给出回答如下请题主参考
首先请确认你的GPU显卡是否支持CUDA 12.0，因为很多旧型号的显卡可能不支持最新版本的CUDA，这会导致模型不能正确地运行。

其次，你可以尝试调整以下参数来提高生成图片的质量：

  1. 训练时的参数设置：如果你自己训练了模型，可以尝试调整训练时的参数来提高生成图片的质量，例如增加训练轮数、减小batch size等。

  2. 生成图片时的参数设置：使用预训练模型生成图片时，可以尝试调整以下参数来提高生成图片的质量：

  • 生成图片的大小：减小生成图片的大小可以提高图片的清晰度。
  • 生成图片的数量：增加生成图片的数量可以提高生成图片的多样性和质量。
  • 生成图片的随机种子：尝试不同的随机种子可以得到不同的图片，有时候某个特定的随机种子可以生成更高质量的图片。

最后，请确认你的代码实现是否正确，可以参考官方的实现代码和教程，或者参考其他人的实现代码来检查你的代码是否存在问题。

AIGC：基于StyleGan2的图像生成基本操作
可以参考下


基于GAN的图像生成（StyleGAN2）_gan github 图像生成_如雾如电的博客-CSDN博客 测试链接：GitHub - NVlabs/stylegan2-ada-pytorch: StyleGAN2-ADA - Official PyTorch implementation作者说了这个项目在Windows和Linux上都可以跑，但是我Windows遇到一个错误根本解决不了，只能在Linux上跑，如果你在Windows上遇到了很难解决的问题并且花了一段时间了，那千万不要头铁继续了，就到Linux上跑下，没有Linux就把电脑划出一点空间装双系统，环境配置好了，在Linux上跑基本没有什么问题，._gan github 图像生成 https://blog.csdn.net/qq_20373723/article/details/120900327

参考gpt
生成质量较差的图片可能有以下几个原因：

  1. 预训练模型选择不当：预训练模型的选择可能不适合你的任务或数据集。不同的预训练模型适用于不同的数据集和生成任务。你可以尝试使用其他预训练模型，或者训练自己的模型来提高生成质量。

  2. 训练数据集不足或不合适：生成高质量的图片通常需要大量的高质量训练数据。如果你的训练数据集过小或者质量较低，可能会导致生成的图片质量较差。你可以尝试使用更大、更多样化的训练数据集来提高生成质量。

  3. 模型超参数设置不当：模型的超参数设置可能会对生成的质量产生影响。你可以尝试调整模型的超参数，如学习率、批次大小、训练迭代次数等，来优化生成质量。

  4. 硬件资源限制：生成高质量的图片通常需要较大的模型和较长的训练时间。如果你的硬件资源有限，可能无法训练出高质量的模型。你可以尝试使用更强大的硬件资源，如更多的GPU或云计算平台，来提升生成质量。

建议你尝试以下方法来改善生成质量：

  1. 尝试使用其他预训练模型，或者训练自己的模型。

  2. 使用更大、更多样化的训练数据集。

  3. 调整模型的超参数，进行参数调优。

  4. 使用更强大的硬件资源。

另外，你可以尝试查看生成过程中的训练日志和损失函数的变化情况，以便更好地理解训练过程和优化模型。

预训练模型可能需要更长的训练时间和更多的计算资源才能生成高质量的图片。如果您的训练时间或计算资源有限，可能会导致生成的图片质量较低。您可以尝试增加训练时间或使用更高性能的硬件（如GPU）来改善结果

GAN网络系列博客(二)：改善StyleGAN的图像质量:https://blog.csdn.net/aliexken/article/details/127625675

如果使用预训练模型生成的图片质量较差，可能有以下几个原因：

  1. 训练模型的数据集不够好。如果训练模型的数据集不够好，那么生成的图片也会质量较差。可以尝试更换数据集或者增加数据集的大小。

  2. 模型的超参数不适合当前数据集。模型的超参数包括学习率、批量大小、迭代次数等，这些参数对生成的图片质量有着重要的影响。可以通过调整超参数来改善生成的图片质量。

  3. 模型过拟合。如果模型过拟合，那么生成的图片质量也会较差。可以尝试在训练过程中增加正则化项或者减小模型的复杂度。

  4. 硬件资源不足。如果硬件资源不足，那么生成的图片质量也会受到影响。可以尝试使用更先进的GPU或者增加显存的大小。

希望这些建议能够帮助你改善生成的图片质量。

该回答引用ChatGPT，希望对题主有所帮助，如有帮助，还望采纳。

跟预训练模型生成质量差的图片有很多可能的原因，常见的有以下几种：

  1. 数据集问题：生成质量可能受到训练数据集的质量和数量的限制，如果预训练模型使用的数据集质量较低或样本不足，生成的图像可能会有失真或噪点等问题。

  2. 参数调整问题：预训练模型的生成效果很大程度上取决于其参数调整，如果您没有对其进行适当的参数调整，可能会导致生成质量差的图像。

  3. 训练时长问题：训练时间也是影响预训练模型生成质量的因素之一，如果预训练模型的训练时间较短，可能会导致其生成的图像质量较低。

  4. 硬件限制问题：生成高质量的图像需要较强的计算性能支持，如果您使用的计算机或GPU不够强大，可能会导致生成图像的质量较低。

解决这些问题，可以尝试使用更高质量的数据集训练模型，并适当调整模型参数进行优化，同时增加训练时间。另外，可以考虑使用更强大的计算机或GPU来提高生成图像的质量。

模型训练不足吧，加大训练量试试