hififace

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Unofficial PyTorch Implementation for HifiFace (https://arxiv.org/abs/2106.09965)

파일 탐색기

- - base_dataset.py
- - __init__.py
  - bfm.py
  - facerecon_model.py
- - load_mats.py
- - 01_source.png
  - 01_target.png
  - 02_source.png
  - 02_target.png
  - 03_source.png
  - 03_target.png
- front_final.png
- grid_results.png
- hififace_arch_500.png
- obama_trump_biden.gif
- model.yaml
- trainer.yaml
- 10_nvidia.json
- hififace.py
- loss.py
- multiscalediscriminator.py
dataset.py
Dockerfile
hififace_inference.py
hififace_pl.py
hififace_trainer.py
LICENSE
README.md
requirements.txt
util.py

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/maum-ai/hififace

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd hififace

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

쉬움 추천

사전 준비물

docker build -t hififace:latent .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker run -it --ipc host --gpus all -v /PATH_TO/hififace:/workspace -v /PATH_TO/DATASET/FOLDER:/DATA --name hififace hififace:latent

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

쉬움

사전 준비물

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

python <실행할 파일명>.py # README에서 정확한 실행 파일명을 확인하세요

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.