非定常纹理合成GAN项目的安装和使用指南

1. 项目的目录结构及介绍

本项目是基于生成对抗网络（GAN）的非定常纹理合成代码库。以下是项目的目录结构及各个部分的功能介绍：

non-stationary_texture_syn/
├── data/                      # 存放数据集相关文件
├── imgs/                      # 存放示例图片
├── models/                    # 包含模型定义的文件
├── options/                   # 包含配置文件的文件夹
├── scripts/                   # 包含启动和运行脚本的文件夹
├── test/                      # 包含测试代码的文件夹
├── train/                     # 包含训练代码的文件夹
├── util/                      # 包含工具脚本和函数的文件夹
├── .gitignore                 # 指定git忽略的文件和文件夹
├── LICENSE                    # 项目的开源协议文件
├── README.md                  # 项目的说明文件
├── cnn-vis.py                 # 用于可视化生成器内部层的脚本
├── download_pretrained_models.sh # 下载预训练模型的脚本
├── test.py                    # 测试模型性能的脚本
├── test_function.py           # 测试功能的脚本
├── test_recurrent.py          # 用于极端扩展的测试脚本
└── train.py                   # 训练模型的脚本

• data/：包含数据集的子文件夹，每个子文件夹代表一个数据集，内部通常分为train和test两个子文件夹。
• imgs/：存放用于示例或展示的图片文件。
• models/：包含定义模型架构的文件，是项目核心部分。
• options/：包含配置文件，用于设置训练和测试时的参数。
• scripts/：包含用于启动训练和测试的bash脚本。
• test/：包含用于测试模型功能的代码。
• train/：包含用于训练模型的代码。
• util/：包含项目所需的辅助函数和脚本，如生成Perlin噪声、随机贴图等。
• .gitignore：定义了git应该忽略的文件和目录，以避免将不必要的文件提交到仓库。
• LICENSE：项目的开源协议，本项目使用MIT协议。
• README.md：项目的说明文件，提供了项目的基本信息和如何使用。
• cnn-vis.py、test.py、test_function.py、test_recurrent.py和train.py：这些脚本提供了直接运行项目特定功能的入口。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于scripts/目录中的脚本文件。以下是一些主要的启动文件及其作用：

• train_half_style.sh：这个脚本用于启动模型的训练过程。运行此脚本将开始训练过程，根据options/目录下的配置文件设置参数。
• visualize_layers.sh：这个脚本用于可视化生成器内部层的特征。通过运行此脚本，可以观察到生成器内部残差块的结构。

运行示例（在终端中执行）：

sh scripts/train_half_style.sh
sh scripts/visualize_layers.sh

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于options/目录中。这些文件以.opt为后缀，定义了训练和测试时的各种参数。以下是一些主要的配置文件及其作用：

• train_options.opt：定义了训练模型的参数，如学习率、批大小、迭代次数等。
• test_options.opt：定义了测试模型的参数。

配置文件通常通过options.parse()函数在代码中读取，因此用户可以在不修改代码的情况下，通过修改这些配置文件来改变模型的训练或测试行为。

配置文件的基本结构示例如下：

# 训练配置示例
NAME: experiment_name
DATASET_MODE: half_crop
ITERATIONS: 10000
LEARNING_RATE: 0.0002
BATCH_SIZE: 4
...

通过修改上述文件，用户可以自定义项目的训练和测试过程。