以下链接是个人关于Liquid Warping GAN(Impersonator)-姿态迁移，所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。
风格迁移1-00：Liquid Warping GAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解
数据处理
我们依旧从READ.me获得信息，可以看到如下：
那么我们就点击其中的train.md进入如下界面
大家先按照其上的提示，下载好训练数据，本人下载好之后，并且解压如下：
上图所有文件都存储在2.Dataset文件夹中，并且根据本人的习惯，2.Dataset和工程目录处于同级如下：
继续根据提示，我们首先要把视频转化为图像，运行tools/unzip_iPER.py脚本，只需要修改路径即可，本人修改如下：
# Replacing them as your own folder
dataset_video_root_path = '../../2.Dataset/iPER_256_video_release'
save_images_root_path = '../../2.Dataset/images'
然后执行即可，解压之后可以获得images文件夹，本人初步分析了一下该目录的存放格式，首先images/*（一级子目录）下面的每个文件夹存储的都是一个人的图片。images/*/*（二级子目录）下面的每个文件夹代表穿着的变化。暂时就先了解到这里后续继续分析。
模型训练
训练的脚本位于scripts/train_iPER.sh，本人只修改了如下部分：
其实就是更改一下路径即可，然后在项目的根目录，执行如下脚本指令：
chmod a+x scripts/train_iPER.sh
./scripts/train_iPER.sh
然后终端打印如下：
好了，就这么简单，训练就完成了。有兴趣的朋友可是尝试改变scripts/train_iPER.sh文件图片的分辨率进行训练，如改成1024，当然，这个时候，就就要对1024的视频进行处理了。下面就是本人的论文翻译了，大家可以看看。
