CGAN-Jittor

Intro

本项目实现了第二届计图Jittor挑战赛计图 - 计图挑战热身赛。

目标为生成指定数字序列的图片，采用了CGAN方法在MNIST数据集上训练。

测评分数为0.9932。

安装

本项目需在ubantu环境中运行，运行前需配置jittor框架，

sudo apt install python3-dev libomp-dev
python3 -m pip install jittor
python3 -m jittor.test.test_example

运行成功说明jittor框架已成功安装

运行环境

• ubuntu
• python >= 3.7
• jittor >= 1.3.0

安装依赖

执行以下命令安装 python 依赖

pip install -r requirements.txt

预训练模型

可注释掉model/CGAN.py中137-192行以调用预训练好的模型

可修改199行number值以生成需要的图像

数据预处理

使用Jittor中自带的的MNIST数据集。

运行

python CGAN.py

同个目录生成result.png

致谢

此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现，部分代码参考了 jittor-gan。