标签:style code conditions self 第七篇 源码 GFPGAN path feat
2021SC@SDUSC
源码:archs\gfpganv1_clean_arch.py
本篇主要分析gfpganv1_clean_arch.py下的
class GFPGANv1Clean(nn.Module)类forward( ) 方法
目录
forward( )
参数:
(self,
x,
return_latents=False,
save_feat_path=None,
load_feat_path=None,
return_rgb=True,
randomize_noise=True)
(1)设置Style-GAN 编码器
feat = F.leaky_relu_(self.conv_body_first(x), negative_slope=0.2)
for i in range(self.log_size - 2):
feat = self.conv_body_down[i](feat)
unet_skips.insert(0, feat)
feat = F.leaky_relu_(self.final_conv(feat), negative_slope=0.2)
(2)style code
style_code = self.final_linear(feat.view(feat.size(0), -1))
if self.different_w:
style_code = style_code.view(style_code.size(0), -1, self.num_style_feat)
(3)解码
for i in range(self.log_size - 2):
# add unet skip
feat = feat + unet_skips[i]
# ResUpLayer
feat = self.conv_body_up[i](feat)
# generate scale and shift for SFT layer
scale = self.condition_scale[i](feat)
conditions.append(scale.clone())
shift = self.condition_shift[i](feat)
conditions.append(shift.clone())
# generate rgb images
if return_rgb:
out_rgbs.append(self.toRGB[i](feat))
(4)两个参数都为none,在此处并未用到
if save_feat_path is not None:
torch.save(conditions, save_feat_path)
if load_feat_path is not None:
conditions = torch.load(load_feat_path)
conditions = [v.cuda() for v in conditions]
(5)解码器decoder
image, _ = self.stylegan_decoder([style_code],
conditions,
return_latents=return_latents,
input_is_latent=self.input_is_latent,
randomize_noise=randomize_noise)
标签:style,code,conditions,self,第七篇,源码,GFPGAN,path,feat 来源: https://blog.csdn.net/Vaifer233/article/details/121758206
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