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本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 草图生成风景比赛的代码实现。本项目的特点是：采用了pix2pix方法对风景图片和对应的语义分割图处理，取得了如上图所示的效果。
本项目可在 1 张 2080 上运行，训练时间约为 6 小时。
执行以下命令安装 python 依赖
pip install -r requirements.txt
没有使用预训练模型
单卡训练可运行以下命令：
bash scripts/train.sh
多卡训练可以运行以下命令：
bash scripts/train-multigpu.sh
生成测试集上的结果可以运行以下命令：
bash scripts/test.sh
此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现，部分代码参考了 jittor-gan。
Jittor 草图生成风景比赛 baseline
简介
本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 草图生成风景比赛的代码实现。本项目的特点是：采用了pix2pix方法对风景图片和对应的语义分割图处理，取得了如上图所示的效果。
安装
本项目可在 1 张 2080 上运行，训练时间约为 6 小时。
运行环境
安装依赖
执行以下命令安装 python 依赖
预训练模型
没有使用预训练模型
训练
单卡训练可运行以下命令：
多卡训练可以运行以下命令：
推理
生成测试集上的结果可以运行以下命令：
致谢
此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现，部分代码参考了 jittor-gan。