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在观看本文之前，请答应我要善良。昨天预告了下，发现很多同学对这个模型都表示出兴趣，甚至有好多同学后台发来照片让我帮他们脱裤子。授人以鱼不如授人以渔，请这些同学好自为之~
01. 效果演示
本文案例使用的是开源项目 instagan，是一种比较新的 gan 模型建模原理，来自 2019 年 ICLR 的论文，
下面看下效果对照：
(出于人道主义，会把人物的长裤脱掉然后换上短裙)
02. 环境配置
首先玩这个模型需要两个前提条件：
有梯子
python3.6 版本
有 GPU 环境（因为源代码是要求必须在 GPU 的 Cuda 环境下运行，如果没有 GPU 的同学推荐用 PAI 里面的 DSWhttps://data.aliyun.com/product/learn，比较便宜）
（1）下载实验代码：https://github.com/sangwoomo/instagan
（2）下载 pre-trained model，如果只是实验就直接用训练好的模型即可：https://drive.google.com/drive/folders/1xb9rR21MhMVselc6HTmOr73WOkOviFmO
（如果只玩换裤子这个实验，下载 pants2skirt_mhp_instagan 这个模型即可）
（3）安装代码中的 requirement.txt 中的依赖包
最后把下载的 model 文件放到代码文件的根目录下，目录结构如下（蓝色部分为模型文件夹，里面是 200_net_G_A.pth 和 200_net_G_B.pth）：
完成以上步骤，整个环境就搭建好了。
03. 使用模型做图片转换
注：这个项目的代码有很多 hard code 的逻辑，需要严格按照下面的做法执行才有可能跑通，包括所有文件的命名。
（1）先设置需要转换的图片
在 datasets 目录下新增一个 test 文件夹，构建如下的文件格式
testA 和 testB 存放需要转换的原图，类似于“效果演示中”穿着长裤的图片，testA_seg 和 testB_seg 需要存放 mask 图片。mask 文件是转换图片中的裤子样式，如下图对应实例图片左边的女生裤子（如果想转换其它部位，就不用我举例子了吧）：
mask 图片还需要与被转换图片命名一致，详细规则参见源代码中的 datasets，如果不一致会出现以下错误：https://github.com/sangwoomo/instagan/issues/5
（2）执行图片转换逻辑
在工程的根目录下执行以下代码，使用工程下的 test.py 这个测试代码：
python test.py –dataroot ./datasets/test –model instagan –name pants2skirt_mhp_instagan –loadSizeH 240 –loadSizeW 160 –fineSizeH 240 –fineSizeW 160 –ins_per 2 –ins_max 20
如果没有报错的话在 GPU 环境下 1 分钟就可以执行完毕，代码执行完毕后在工程的 results 文件夹下就能看到转换好的图片了。
04. 总结
整个项目的效果还是不错的，不过可能代码还没来得及优化，可能在实验的过程中有很多坑，大家需要一定的 debug 能力才能把工程跑起来，小白不太建议使用哈。
本文作者：傲海阅读原文
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