CartoonGAN 실습

파이터치로 구성되어 있는 Solution 을 clone 한다

git clone https://github.com/Yijunmaverick/CartoonGAN-Test-Pytorch-Torch

 

CartoonGAN-Test-Pytorch-Torch 폴더로 이동한다.

cd CartoonGAN-Test-Pytorch-Torch

 

훈련된 모델을 다운로드 받는다.

sh pretrained_model/download_pth.sh

 

위명령어를 사용하면 아래와 같이 동작합니다. (Window 환경에서는 WSL 로 실행하였습니다)

다운로드가 완료되면 아래와 같이 모델을 다운받은 것을 확인 할 수 있다.

 

학습된 모델을 이용해서 실행 보자. 아래 명령어를 실행한다.

python test.py --input_dir test_img --style Hosoda --cpu 0

 

torch 모듈이 설치되어 있지않아 에러가 발생한다. 아래명령으로 torch 와  torchvision 을 설치한다.

pip install torch
pip install torchvision

 

VSCODE 에서 프로젝트를 열어서 실행시켜보자. 만약 이런 에러가 나타난다면 CUDA 를 지원하지 못하는 그래픽카드이거나 CUDA 드라이버가 설치되어 있지 않은 상태이다. 

 

CPU 에서 실행하려면 아래와 같이 소스 코드를 변경해준다.

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--input_dir', default = 'test_img')
parser.add_argument('--load_size', default = 450)
parser.add_argument('--model_path', default = './pretrained_model')

#Hayao pre-traning model 을 사용
parser.add_argument('--style', default = 'Hayao')
parser.add_argument('--output_dir', default = 'test_output')

#GPU CUDA 를 사용할경우 defalut = 0
#parser.add_argument('--gpu', type=int, default = 0)

#CPU 를 사용하는 경우 -1 로 초기화 한다.
parser.add_argument('--gpu', type=int, default = -1)

 

모델별 출력 결과

아래코드에서 defalut style 을 변경하면 학습된 다른 모델을 통해 CartoonGAN 의 결과를 확인할 수 있습니다.

parser.add_argument('--style', default = 'Hayao')

 

원본	Hayao	Hosoda	Paprika	Shinkai