Stylegan是由英偉達(皮衣刀客老黃家的)實驗室發布的虛擬人臉生成算法，可以無中生有，生成非常逼真的虛擬人，按現在流行的說法是數字人。AI通過學習大量的高清人臉圖片之后，就能生成幾十億現實世界中不存在的人臉。
Stylegan1出現的時候已經讓人驚掉下巴了，第三代自然是更加牛~，至於牛~在哪里？這個...只能意會不能言傳。說人話就是升級了變強了，更加細膩逼真。具體改進可以看github主頁，大概路徑是stylegan->stylegan2->stylegan2-ada->stylegan3 。
算法交給大佬們，如何用交給我。
我之前非常詳細的寫過Stylgan的安裝方法，目前也依舊可用。但是如果要在30系列跑起來就要費點周折了。今天就來寫一下，在Rtx30上運行Stylgan3，生成一百張虛擬人臉。
基礎准備
工欲善其事必先利其器，為了成功運行Styegan3，需要一些必備的軟硬件基礎設施。下載軟件的時候注意軟件的【版本號】，CUDA和cuDNN必須配套。
必備軟件：
- 安裝CUDA11.1+版本
- 安裝cuDNN v8.0.5
- 安裝Git
- 安裝Miniconda3
- 安裝Vs2019 C++部分
- 科學工具
軟件有點多，但是也不用太擔心，基本都是下一步下一步安裝。詳細安裝方法，可以參考我之前的文章《
必備硬件：
四肢健全的電腦一台
中高端N卡一張（我是3060 12G）
具體步驟
1. 獲取源代碼：
點擊Windows開始圖標，搜索mini，打開conda命令行工具。
輸入命令：
E: cd dev
git clone https://github.com/NVlabs/stylegan3.git每輸入一行命令，按一個回車，等待完成。我這里是把源代碼放在了E盤下的DEV文件夾里，獲取成功后會生成一個stylegan3的文件夾，里面的文件就是我們需要的東西。 這個步驟，一般來說很快，但是你極有可能被分在二班（諧音梗警告！）。
2. 設置環境變量
因為要用到VS，所以需要加一個環境變量。
環境變量路徑：
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\<VERSION>\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvars64.bat這個環境變量加在Path下面，注意要替換成你本地環境的路徑。如果你的VS是默認安裝，那么主要是替換部分，根據我的版本來這里就是2019（尖括號不要留）。
3. 創建虛擬環境&安裝依賴
官方已經准備好了一個environment.yml文件。里面有具體的依賴關系。直接運行相應命令就可以自動安裝所有的依賴包
命令：
conda env create -f environment.yml
conda activate stylegan3第一行，創建環境，安裝依賴
第二行，激活虛擬環境。
這一步完成，我以為萬事俱備，就直接運行生成命了。沒想到給了一個：
No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME='C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1'
問題是我已經安裝過CUDA了，怎么說沒有呢？ 它是老大，只能按它說的。瘋狂下載安裝各種版本的CUDA，查各種牛頭不對馬嘴的解決方案。
最后...腦筋90度急轉彎，我懷疑是Pytorch版本問題。
4. 安裝最新版Pytorch
進入Pytorch官網
直接獲取安裝最新版的命令，懟上去！
pip3 install torch==1.10.2+cu113 torchvision==0.11.3+cu113 torchaudio===0.10.2+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html我的第一選擇是使用conda命令安裝，但是安裝速度超級無敵慢，科學工具換了好幾個都不行。最后用PIP命令以6M/s的速度安裝成功。
上一步的問題真，的，解決，了。 針對這種牛頭不對馬嘴的錯誤提示，我無F可說，全憑悟性。目測是官方開發環境為linux，windows下加載包的時候沒匹配到。
5. 運行命令生成圖片
激動人心的時刻到了，開始創造虛擬人吧：
python gen_images.py --outdir=out --trunc=1 --seeds=2 --network=https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/research/stylegan3/versions/1/files/stylegan3-r-afhqv2-512x512.pkl
沒有想到的是....生成了....一條狗！一定是打開方式不對！
輸入新的命令：
python gen_images.py --outdir=out --trunc=1 --seeds=2 --network=./models/stylegan3-r-ffhq-1024x1024.pkl終於，生成了一個人，但是總感覺奇形怪狀~效果好像還不如以前。
繼續悟道，繼續修改命令：
python gen_images.py --outdir=out --trunc=0.5 --seeds=1-100 --network=./models/stylegan3-r-ffhq-1024x1024.pkl運行截圖：
100張高清人臉，成功生成。圖片會保存在stylegan3下面的out文件夾里面。
這里簡單介紹一個下四個參數的含義。
--outdir 是圖標輸出路徑
--trunc 這個取值范圍0~1，值越變化越大。
--seed 控制圖片生成的“種子” ，可以是單個數字，可以是一個區間。
--network 模型路徑，可以是本地路徑或者網絡路徑。
6. 再次運行
安裝好之后，下次使用的步驟為：
1. 打開miniconda
2. 用CD命令進入指定目錄
3. 用activate命令激活虛擬環境
3. 執行生成命令。
好了，搞定，收工，希望大家也能成功！
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原文鏈接：
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