「DragGAN」のインストール・使い方

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  章 有坂

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  オープンソースソフトウェアのトレンドを追いかけてます。

DragGANは、Generative Adversarial Networks (GANs)の出力を対話的に操作するためのツールです。このツールを使用すると、GANが生成した画像の特定の点をドラッグすることで、画像の特定の特性を微調整することができますSource 0。

インストール・導入方法

このプロジェクトはPythonとCondaを使用しています。以下の手順でセットアップできます：

1. Conda環境を作成し、アクティベートします：

conda env create -f environment.yml
conda activate stylegan3

2. 必要なPythonパッケージをインストールします：

pip install -r requirements.txt

もしCUDAグラフィックカードがない場合（MacOSのSilicon Mac M1/M2を使用している場合やCPUのみを使用している場合）、以下の手順を実行します：

cat environment.yml | \
  grep -v -E 'nvidia|cuda' > environment-no-nvidia.yml && \
    conda env create -f environment-no-nvidia.yml
conda activate stylegan3

# On MacOS
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

また、Gradio visualizerをDocker内で実行することも可能です。以下のコマンドを実行してください：

docker build . -t draggan:latest 
docker run -p 7860:7860 -v "$PWD":/workspace/src -it draggan:latest bash
cd src && python visualizer_drag_gradio.py --listen

このDockerコンテナを実行する前に、このリポジトリをクローンし、事前学習済みモデルをダウンロードする必要があります：

python scripts/download_model.py

使い方

このツールを使用するには、まず事前学習済みのStyleGAN2の重みをダウンロードします：

python scripts/download_model.py

次に、DragGAN GUIを実行します：

sh scripts/gui.sh

またはWindowsの場合：

.\scripts\gui.bat

このGUIは、GANによって生成された画像を編集するためのものです。実際の画像を編集するには、まずGANの逆引きを実行して新しいlatent codeを取得し、その後GUIに新しいlatent codeとモデルの重みをロードします。

また、DragGAN Gradio demoを実行することも可能です。これはWindowsとLinuxの両方で利用可能です：

python visualizer_drag_gradio.py

このツールを使用すると、GANが生成した画像の特定の点をドラッグすることで、画像の特定の特性を微調整することができますSource 0。