シティガン

これは City-GAN 論文のコードです。

トレーニングラン用

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

GPU がある場合は、トレーニングを高速化するために--cudaオプションを追加します。

tensorboard使用してサンプルを検査できます。次の行の例は、アムステルダム、ワシントン DC、フィレンツェ、ラスベガス、マンハッタンのすべての都市の平均です。列は、ジェネレーターへのランダムに選択された 8 つの入力です。

都市間の移動も可能です。次の画像では、左側がアムステルダム、右側がフィレンツェです。