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Jittor 风格及语义引导的风景图片生成赛题

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| 主要结果

简介

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的基础上添加了多阶段训练方法和分割模型，对baseline的掩码精度，风格相似度封指标有着很大的提升，是的生成的风景图像更加的美观。

运行环境

• ubuntu 20.04 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

预训练模型

模型名称：VGG19 使用数据集：ImageNet 代码链接：https://github.com/Jittor/jittor/blob/master/python/jittor/models/vgg.py 参数链接：jittorhub://vgg19.pkl

模型名称：vit_base_patch16_224_in21k 使用数据集：ImageNet 代码链接：在源代码中有使用jittor复现 参数链接：https://storage.googleapis.com/vit_models/augreg/B_16-i21k-300ep-lr_0.001-aug_medium1-wd_0.1-do_0.0-sd_0.0.npz

训练

单卡训练可运行以下命令：

python train.py

推理

生成测试集上的结果可以运行以下命令：

python test.py

致谢

此项目基于论文 Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization 实现，部分代码参考了 jittor-gan。