Jittor 风格及语义引导的风景图片生成比赛

主要结果

简介

| 简单介绍项目背景、项目特点

本项目包含了第三届计图挑战赛计图 - 风格及语义引导的风景图片生成赛题的代码实现。本项目的特点是：在baseline中的generator加入了MCA(Multi-dimensional Convolutional Attention)模块，取得了0.5646的效果。

安装

| 介绍基本的硬件需求、运行环境、依赖安装方法

本项目可在 1 张 4090 上运行，训练时间约为 72 小时。

运行环境

ubuntu 16.04 LTS
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


## 训练
｜ 介绍模型训练的方法

单卡训练可运行以下命令：

bash scripts/train.sh


多卡训练可以运行以下命令：

bash scripts/train-multigpu.sh


## 推理
｜ 介绍模型推理、测试、或者评估的方法

生成测试集上的结果可以运行以下命令：

bash scripts/test.sh


## 致谢
| 对参考的论文、开源库予以致谢，可选

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](https://github.com/Jittor/gan-jittor)。

## 注意事项

点击项目的“设置”，在Description一栏中添加项目描述，需要包含“jittor”字样。同时在Topics中需要添加jittor。

![image-20220419164035639](https://s3.bmp.ovh/imgs/2022/04/19/6a3aa627eab5f159.png)