CVAE-FaceImageGenerator

核心功能仅使用numpy实现的条件卷积变分自编码器（CVAE）人脸图像生成模型。

English docs

特点

• 高度轻量化: DecoderOnly且fp16量化之后大小仅有1.7MB
• 使用numpy实现高度类似Pytorch的接口
• 支持使用彩色字符显示图像(ASCII Art)

依赖

• numpy
• matplotlib
• PyTorch（可选，仅用于训练模型）
• torchvision（可选，用于处理训练期间的CelebA数据集）

安装

1. 克隆仓库并初始化子模块：

   git clone --recurse-submodules https://github.com/hammershock/CVAEGenerator.git
   cd CVAEGenerator

2. 使用pip安装所需的软件包：

   pip install numpy matplotlib
   pip install torch torchvision  # 仅用于训练

使用方法

• 运行 main.py 进行推理，使用预训练模型生成人脸图像
• 训练模型 train.py

数据集

该项目使用CelebA数据集。

• 模型将图像属性集成到其架构中，使其能够生成有条件的人脸图像。
• 该系统支持加载预训练权重和使用PyTorch从头开始训练。