요 며칠 간 StyleGAN2와 싸웠다.
처음에는 StyleGAN2 tensorflow 버전을 시도했다.
StyleGAN2-Official TensorFlow Implementation
Requirement를 보고 python 3.6과 tensorflow 1.14 버전을 맞추려 했다.
여기서 시간을 엄청나게 썼고, 별 짓을 다 해봐도 버전을 맞출 수 없었다.
Colab에서는 tensorflow 1 버전을 지원하지 않아 안 되는 것 같다.
jupyter notebook에서도 실패.
며칠 끙끙대다가 StyleGAN2 pytorch 버전 코드를 찾아 시도했다.
StyleGAN2-ada-pytorch
StyleGAN2-ada-pytorch-operations
StyleGAN2-ada-pytorch-resume
친절히 설명되어있어, 실행하는데 어렵지 않았다.
- StyleGAN2 input image는 가로, 세로 길이가 같아야 함
- dataset 형태로 바꿔줘야 함(dataset_tool.py)
- 훈련 시, 모델과 생성된 이미지가 저장됨(train.py)
- 저장된 모델을 이용해, 훈련을 재개할 수 있음
대략 3일 내내 훈련을 시킨 결과
tick 478 kimg 1927.4 time 2d 20h 57m sec/tick 430.4 sec/kimg 106.75 maintenance 0.0 cpumem 1.75 gpumem 9.32 augment 1.575학습 데이터(원본)
생성된 이미지
기존 DCGAN 보다는 훨씬 품질이 좋은 것을 확인할 수 있었다.
3일 내내 돌렸지만 왜곡된 이미지가 많이 보인다.
RuntimeError가 발생해 훈련이 끊겼었다.
pyspng 라이브러리 관련 에러였는데, 일부 이미지가 PNG 형식이 아니라 발생한 것으로 생각된다.
저장된 모델(pkl file)을 가지고 train resume 를 시도해보고 싶었지만,
다시 돌려보려 하니 RAM이 부족하다는 에러가 발생했다.
가상머신 서버 접근 권한이 없어, 이 부분은 해결이 불가능할 것 같다.
그리고 내 맥북이 매우 느려졌다..
이번 주는
PNG 형식의 정사각형 이미지로 다시 데이터셋을 만들고
연구실 컴퓨터로 일주일 정도 훈련 시켜 볼 것.
최근 GAN을 대체하고 있는 Diffusion model을 공부해 볼 것.
