pix2pix-keras-tensorflow

Keras and TensorFlow hybrid-implementation of Image-to-Image Translation Using Conditional Adversarial Networks that learns a mapping from input images to output images. This implementation is as same as possible to the original paper.

The examples from the paper:

Setup

Prerequistic

• Software

  • python2.7
  • tensorflow==0.12.0
  • keras==1.2.0
  • numpy==1.11.3
  • scipy==0.18.1
  • matplotlib==1.5.3
  • progressbar2==3.12.0

• Hardware

  • nVIDIA GPU (Highly Recommend)

Install

• Clone this repo to your PC.

$ git clone https://github.com/makora9143/pix2pix-keras-tensorflow.git
$ cd pix2pix-keras-tensorflow

Usage (WIP)

• To train the model, just run the command below. (It will takes few hours.)
  • [dataset] = facades / cityscapes / maps / edges2shoes / edges2handbags

$ python train.py -d [dataset]

• The generated sample images is in the output_imgs directory. If you want to generate some images, run this command:

$ python test.py

pix2pix-keras-tensorflow

画像から出力画像への変換を学習するImage-to-Image Translation Using Conditional Adversarial NetworksのKerasとTensorflowを組み合わせた実装です． 可能な限り，論文内及び著者の実装に準拠しています．

元論文の出力例：

設定

必要な環境

• ソフトウェア・ライブラリ

  • python2.7
  • tensorflow==0.12.0
  • keras==1.2.0
  • numpy==1.11.3
  • scipy==0.18.1
  • matplotlib==1.5.3
  • progressbar2==3.12.0

• ハードウェア

  • nVIDIA GPU (推奨)

準備

• ローカルPCにgit cloneしてください．

$ git clone https://github.com/makora9143/pix2pix-keras-tensorflow.git
$ cd pix2pix-keras-tensorflow


### 使い方

• 学習するために，次のコマンドを実行してください．(数時間かかります．)
  • [データセット] = facades / cityscapes / maps / edges2shoes / edges2handbags

$ python train.py -d [データセット]

• 生成された画像は，output_imgsディレクトリに出力されます． 画像を生成するために，次のコマンドを実行します．

$ python test.py