前言

CelebA-HQ 是在ICLR2018上,nVidia发表了一篇名为Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation的论文,文中通过训练高分辨率GAN生成了一个新的人脸数据集CelebA-HQ.CelebA是港科大汤晓鸥组收集的人脸数据集(总共200k图片),包括了人脸特征点(landmark),人脸属性(attribute)等信息,详细介绍参考链接[1]和[2]. CelebA-HQ是对CelebA的升级,总共30k图片,每一张的分辨率都是1024*1024,效果非常的好.

搞完下载&处理，最终目录如下：
参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/52188519
修改了一部分。

在这里插入图片描述

下载&处理

1.下载合并解压img_celeba.7z

点击下载链接：img_celeba.7z下载其中的img_celeba.7z（文件是14个压缩包分卷,分别是001-014）

已经下载好img_celeba.7z 需要将其中的14个压缩包解压，得到202599张原图。
原来的压缩包无法直接解压。

然后cd到下载目录，执行下面的命令：
linux：

cat img_celeba.7z.0** > img_celeba.7z

windows：

copy /B img_celeba.7z.0** img_celeba.7z

就可以合并压缩包，得到这个压缩包就可以直接解压得到202599张图片了。
合成的img_celeba.7z文件大小应为10.2 GB

解压该文件获取图片：
后缀名为“.7z"的文件需要7zip解压，于是先安装7zip：

sudo apt-get install p7zip-full

然后解压

7za x img_celeba.7z

得到img_celeba文件夹，如下：（大小为10.5GB，有202599张图像）
在这里插入图片描述

2.下载list_landmarks_celeba.txt

下载链接链接：https://pan.baidu.com/s/1DLXoVozeqojIzO3JDIMYZQ
提取码：y7la
然后

mkdir Anno

并把并将list_landmarks_celeba.txt放在里面。

3.获取h5tool.py

在这个链接里面https://github.com/willylulu/celeba-hq-modified

git clone https://github.com/willylulu/celeba-hq-modified

4.mkdir

首先

mkdir celeba-hq

然后在该文件夹下面

cd celeba-hq
mkdir celeba-64
mkdir celeba-128
mkdir celeba-256
mkdir celeba-512
mkdir celeba-1024

5. 下载.dat数据

下载nVidia官方提供的.dat数据 , 我们需要下载30个压缩包(deltas00000-29000.zip),以及img_list.txt. 这次不需要解压。
下载链接是https://drive.google.com/drive/folders/1iGK3jDe_1-V0Lyy5468WNpb7y74u-iEp

mkdir deltas

将这31个文件放在deltas文件夹中。

配置环境

首先，在anaconda创建一个python是2.7的虚拟环境

conda create -n python2.7 python=2.7

下载依赖包

# 激活虚拟环境
conda activate python2.7
 
pip install numpy
pip install scipy
pip install pillow
pip install h5py
pip install cryptography

生成数据集

修改代码h5tool.py。
1、修改list_landmarks_celeba.txt文件的读取地址；

# with open(os.path.join(celeba_dir, '..', 'Anno', 'list_landmarks_celeba.txt'), 'rt') as file:
with open('./Anno/list_landmarks_celeba.txt', 'rt

在命令行里面运行程序生成图像(注意是cd到开始的根目录)

python h5tool.py create_celeba_hq celeba-hq-1024x1024.h5 ./ ./deltas

如下：
在这里插入图片描述

生成运行时间为：
2023/8/8 16：10 至 2023/8/9 9：00已完成，具体用时不知。小于17h
在这里插入图片描述
每个分辨率3万张图片，共15万张，大工告成！
下载链接在：
https://drive.google.com/drive/folders/11Vz0fqHS2rXDb5pprgTjpD7S2BAJhi1P。
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