Requirements

• paddlepaddle-gpu
• opencv-python
• Pillow
• tqdm

Usage

├── dataset
   └── YOUR_DATASET_NAME
       ├── train
           ├── domain1 (domain folder)
               ├── xxx.jpg (domain1 image)
               ├── yyy.png
               ├── ...
           ├── domain2
               ├── aaa.jpg (domain2 image)
               ├── bbb.png
               ├── ...
           ├── ...
           
       ├── test
           ├── ref_imgs (domain folder)
               ├── domain1 (domain folder)
                   ├── ttt.jpg (domain1 image)
                   ├── aaa.png
                   ├── ...
               ├── domain2
                   ├── kkk.jpg (domain2 image)
                   ├── iii.png
                   ├── ...
               ├── ...
               
           ├── src_imgs
               ├── src1.jpg 
               ├── src2.png
               ├── ...

Train

python main.py --dataset YOUR_DATASET_NAME --phase train

Test

python main.py --dataset YOUR_DATASET_NAME --phase test

Val

python main.py --dataset YOUR_DATASET_NAME --phase val

will gennerate picture fron latent code at ./result/ put the all file to torch version /expr/results/YOUR_DATASET_NAME/ run eval to get .json result

Latent-guided synthesis

CelebA-HQ

AFHQ

Reference-guided synthesis

CelebA-HQ

AFHQ