大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下脱裤子电脑版下载的问题，以及和深度学习脱掉人物的裤子「python教程」的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
效果演示
本文案例使用的是开源项目instagan，是一种比较新的gan模型建模原理，来自2019年ICLR的论文，下面看下效果对照：
(出于人道主义，会把人物的长裤脱掉然后换上短裙)
①原图
②转换后的图片
环境配置
首先玩这个模型需要两个前提条件：
有梯子python3.6版本有GPU环境（因为源代码是要求必须在GPU的Cuda环境下运行，如果没有GPU的同学推荐用PAI里面的DSW：https://data.aliyun.com/product/learn，比较便宜）
（1）下载实验代码：https://github.com/sangwoomo/instagan
（2）下载pre-trainedmodel，如果只是实验就直接用训练好的模型即可：https://drive.google.com/drive/folders/1xb9rR21MhMVselc6HTmOr73WOkOviFmO
（如果只玩换裤子这个实验，下载pants2skirt_mhp_instagan这个模型即可）
（3）安装代码中的requirement.txt中的依赖包
最后把下载的model文件放到代码文件的根目录下，目录结构如下（蓝色部分为模型文件夹，里面是200_net_G_A.pth和200_net_G_B.pth）：
完成以上步骤，整个环境就搭建好了。
使用模型做图片转换
注：这个项目的代码有很多hardcode的逻辑，需要严格按照下面的做法执行才有可能跑通，包括所有文件的命名。
（1）先设置需要转换的图片
在datasets目录下新增一个test文件夹，构建如下的文件格式
testA和testB存放需要转换的原图，类似于“效果演示中”穿着长裤的图片，testA_seg和testB_seg需要存放mask图片。mask文件是转换图片中的裤子样式，如下图对应实例图片左边的女生裤子（如果想转换其它部位，就不用我举例子了吧）：
mask图片还需要与被转换图片命名一致，详细规则参见源代码中的datasets，如果不一致会出现以下错误：https://github.com/sangwoomo/instagan/issues/5
（2）执行图片转换逻辑
在工程的根目录下执行以下代码，使用工程下的test.py这个测试代码：
pythontest.py–dataroot./datasets/test–modelinstagan–namepants2skirt_mhp_instagan–loadSizeH240–loadSizeW160–fineSizeH240–fineSizeW160–ins_per2–ins_max20
如果没有报错的话在GPU环境下1分钟就可以执行完毕，代码执行完毕后在工程的results文件夹下就能看到转换好的图片了。
总结
整个项目的效果还是不错的，特别好玩，随便弄一个图片都能把裤子换掉。不过可能代码还没来得及优化，在实验的过程中有很多坑，大家需要一定的debug能力才能把工程跑起来，小白不太建议使用哈。
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