CGAN-minist

Jittor 条件手写数字生成比赛 baseline

简介

本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 条件手写数字生成比赛的代码实现。本项目的特点是：采用了 CGAN的方法对 Minist手写数字集进行处理，能够给定任意数字生成对应的图像，比如生成手机号“15080630537”的图像。

安装

本项目可在 1 张 Tesla A100 GPU 上运行，训练时间约为 2 小时。

运行环境

• Ubuntu 18.04.6 LTS
• python >= 3.8
• jittor >= 1.3.0

安装依赖

执行以下命令安装 https://github.com/Jittor/gan-jittor项目下的python 依赖包

pip install -r requirements.txt

预训练模型

预训练模型模型下载地址为https://www.gitlink.org.cn/zsc15/CGAN-minist，下载后放入主目录下即可。

训练

｜ 介绍模型训练的方法

单卡训练可运行以下命令：

python CGAN.py

推理

直接在训练过程中得到结果

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。