英伟达又现神操作，程序员也能成画家！

来自：开源最前线（ID：OpenSourceTop）

链接：https://blogs.nvidia.com/blog/2019/03/18/gaugan-photorealistic-landscapes-nvidia-research/、GitHub项目页

一个新手画家经常会出现自己想画的，和实际画出来的效果大相径庭的情况，但英伟达(NVIDIA)新开源的工具就厉害了，它利用生成对抗网络（GAN），随便几个线条就能生成栩栩如生的图像

使用该模型的互动应用程序被命名为GauGAN，以此来致敬印象派画家梵高。深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro说：“通过简单的草图进行头脑风暴设计要容易得多，而且这种技术能够将草图转换成高度逼真的图像。”

Catanzaro将GauGAN背后的技术比作“智能画笔”，可以填充草图中的细节，粗略分割图是显示场景中物体位置的高级轮廓图。下图是一个NVIDIA样本输入和输出

还有这样的：

“这就像一张彩图图片描述了一棵树在哪里，太阳在哪里，天空在哪里，”卡坦扎罗说。“然后神经网络能够根据它对真实图像的了解，填充所有的细节和纹理，折射，以及阴影和颜色。”

GauGAN 背后的技术来自来自英伟达和 MIT 的研究团队。这个团队，包括来自英伟达的 Ting-Chun Wang、刘明宇（Ming-Yu Liu），Taesung Park (当时在英伟达实习)，以及来自 MIT 的朱俊彦（Jun-Yan Zhu）。

目前，SPADE已经在GitHub上获得3616个Star，264个Fork。（GitHub地址：https://github.com/NVlabs/SPADE）

安装方法

克隆这个 repo

git clone https://github.com/NVlabs/SPADE.git
 cd SPADE /

此代码需要PyTorch 1.0和python 3+。需安装依赖项

pip install -r requirements.txt

此代码还需要Synchronized-BatchNorm-PyTorch同步。

cd models/networks/
git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch
cp Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm . -rf
cd ../../

最后，如果你想要看见文中所展现的效果，你还需要一台有8个 V100 GPU 的 NVIDIA DGX1 机器。

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