【源码】基于PyTorch框架的变分自编码器（VAE）图像生成项目

项目简介

本项目基于PyTorch框架实现变分自编码器（VAE），主要用于图像生成和重建任务。VAE作为一种生成模型，可学习数据的潜在分布来生成新的数据样本。项目使用自制数据集进行训练，该数据集包含中间有一条不规则黑线的图像。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：使用自制的含不规则黑线图像数据集，对图像数据进行加载和预处理。
2. 模型架构：
   • 编码器：通过连续的卷积层、批量归一化和LeakyReLU激活函数（CBL）学习图像特征。
   • 重参数化：对学习到的特征进行正态分布采样。
   • 解码器：利用反卷积层、批量归一化和LeakyReLU激活函数（DCBL）将采样后的数据还原为原图。
3. 效果展示：
   • 重建效果：模型对输入图像的重建效果良好，图像质量较高。
   • 生成效果：可展示模型生成的全新图像样本，体现了模型的生成能力。
4. 结论：
   • VAE适合处理稳定特征的数据集，如人脸数据集，应用场景有限。
   • 对于变化较大的图像，模型收敛较难。
   • 中间隐藏变量不宜过大，否则模型过大且不易收敛。
   • 待学习的图片不宜过大，避免模型复杂度过高。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.x和PyTorch，运行以下命令安装所需的Python包： bash pip install -r requirements.txt

数据准备

将自制数据集放置在data目录下，并确保数据路径正确。

模型训练

运行train.py脚本进行模型训练： bash python train.py 训练过程会输出训练损失和验证损失，并保存训练好的模型。

模型推断

运行infer.py脚本进行模型推断： bash python infer.py 推断过程中会展示重建图像和生成的新图像样本。

查看效果

在doc目录下查看重建和生成图像的效果。

注意事项

• 确保数据路径正确，并且数据集已准备好。
• 可根据需要调整超参数和配置。
• 训练过程可能需要较长时间，请耐心等待。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】