Stadtgan

Dies ist der Code für das City-GAN-Papier.

Für Trainingslauf

 ./gan.py --dataset gan-city --dataroot dataset --batchSize 128 --imageSize 150 --cropSize 128 --hack

Wenn Sie über eine GPU verfügen, fügen Sie für ein schnelleres Training die Option --cuda hinzu.

Sie können Proben mit tensorboard untersuchen. Das Folgende ist ein Beispiel, in dem die Zeilen lauten: der Durchschnitt aller Städte, Amsterdam, Washington DC, Florenz, Las Vegas und Manhattan. Die Spalten sind acht zufällig ausgewählte Eingaben für den Generator.

Es ist auch möglich, zwischen Städten zu wechseln. Das folgende Bild zeigt Amsterdam auf der linken Seite und Florenz auf der rechten Seite.