1. Preparation

• pip install -r requirements.txt
• input image 사이즈 256x256 맞추기 (resize.py 사용) / 사이즈 바뀐 이미지가 담긴 디렉토리 사용

2. Terminal command

• Classification (ResNet) python analysis.py --folder=human --model=models/classifier.pth -- 폴더 내 모든 python inference.py --image=human/sample.jpg --model=models/classifier.pth -- 단일 이미지

• Generation (ControlNet) python main.py --type "electric" --seed 20 --data_dir=human --img_path=None --result_dir=result --폴더 내 모든 python main.py --type "electric" --seed 10 --data_dir=None --img_path=human/sample.jpg --result_dir=result -- 단일 이미지

* params *

1. Classification

   • folder: 폴더 내 모든 이미지 분류할 때
   • image: 특정 이미지만 분류할 때
   • model: 분류 모델 경로

2. Generation

• type: 생성 원하는 이미지 타입
• seed: NSFW 결과 나오면 조절
• data_dir: 여러 이미지 한 번에 처리할 때, 이미지들이 있는 폴더 (이미지들 바로 상위여야함, 이때 --img_path는 None)
• image_path: 이미지 개별적으로 처리할 때, 이미지 경로 입력 (--data_dir에는 "None" 넣어줘야함)
• result_dir: 생성되는 결과 이미지 저장 할 폴더 (없으면 자동 생성됨)