chainer implementation of pix2pix https://phillipi.github.io/pix2pix/

1. chainerの最新版を入れる
2. facade datasetを http://cmp.felk.cvut.cz/~tylecr1/facade/ から持ってくる
3. python train_facade.py -g [GPUの番号] -i [データセットのroot directory] --out [出力ディレクトリ] --snapshot_interval 10000
4. 数時間待つ

• --outで指定したディレクトリに、--snapshot_intervalで指定した頻度で、現在のモデルと、結果を可視化した画像が記録される
• モデルは結構サイズが大きいので、--snapshot_intervalを下げすぎないように注意

• データセットを用意する。位置の合った画像(あるいは画像的な構造を持つarray)のペアが必要。数百枚程度でもそれっぽい結果が出せると言われている。
• facade_dataset.pyを書き換える。get_exampleが呼ばれた時に、i番目の(入力画像, 教師出力画像)が返るようになっていれば良い(両方numpy array)。
• updater.pyでlossの計算を行っているが(現在はL1 loss + adversarial loss)、変える必要があれば変える。
• facade_visualizer.pyの可視化コードをデータセットに合わせて書き換える。
• train_facade.pyは50行目くらいのin_ch, out_chをデータセットに合わせて書き換える。