이 프로젝트는 2023 제 2회 OUTTA AI 부트캠프 딥러닝반의 최종 팀 프로젝트를 위한 스켈레톤 코드입니다.
이 프로젝트는 주어진 text prompt에 대응되는 이미지를 생성하는 task입니다.
이번 프로젝트에서는 Conditional GAN 을 이용하여 간단한 T2I Generation model 을 구현해 보는 것을 목표로 합니다.
이 프로젝트를 수행하기 위해서는 'network.py' 파일과 'train.py' 파일을 수정하셔야 하며, 다른 파일은 수정하지 않는 것을 추천 드립니다.
이 프로젝트에 대한 자세한 가이드라인 및 평가 기준은 업로드되어 있는 '2023_final_project_guideline.pdf'를 참고하시길 바랍니다.
이 프로젝트에 대한 간단한 설명 영상은 다음의 링크에서 볼 수 있습니다.
이 프로젝트는 Google Colab 환경에서 시행되는 것을 기본으로 하여 제작되었습니다.
데이터셋은 다음의 링크에서 다운로드 받을 수 있습니다.
데이터셋의 출처는 다음과 같습니다.
데이터 전처리를 위해서는 다음을 입력하세요.:
python preproc_datasets_celeba_zip_train.py --source=./multimodal_celeba_hq.zip \
--dest train_data_6cap.zip --width 256 --height 256 \
--transform center-crop --emb_dim 512 --width=256 --height=256
Zip file인 ./multimodal_celeba_hq.zip 의 구조는 다음과 같습니다.:
./multimodal_celeba_hq.zip
├── image
│ ├── 0.jpg
│ ├── 1.jpg
│ ├── 2.jpg
│ └── ...
└── celea-caption
│ ├── 0.txt
│ ├── 1.txt
│ ├── 2.txt
│ └── ...
This repository is implemented based on LAFITE, StackGAN++ and AttnGAN.
본 프로젝트를 활용하실 경우, 반드시 OUTTA의 출처를 남겨주시길 바랍니다. OUTTA의 허가 없이 함부로 자료를 무단 배포하는 것을 엄격히 금합니다.