本代码仓库（GitHub地址）包含了《生成式视觉模型原理与应用》（丁鑫 主编；许祖衡、陈哲、丁正龙、綦小龙 副编著）的配套资料。

第3章~第6章实验中，用于计算FID和IS分数的Inception V3模型的checkpoint（文件名为“ckpt_InceptionV3_epoch200.pth”），可从此处下载。下载完毕后，请将“ckpt_InceptionV3_epoch200.pth”放置每个实验的output文件夹中。

第7章前三个实验的数据集可由以下网址下载：
monet2photo数据集
CT2MRI数据集
OLI2MSI数据集

• 第3章：在命令行执行： python vae_fashion.py

• 第4章：在命令行执行： python dcgan_fashion.py 与 python sngan_fashion.py

• 第5章：在命令行执行： python realnvp_fashion.py

• 第6章：在命令行执行： python ddpm_fashion.py 与 python sgm_fashion.py

• 第7章：在命令行执行各自文件夹下的run.sh文件（linux系统）。

本书实验部分的代码参考或利用了以下资料：

1. https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN
2. https://github.com/leftthomas/SRGAN
3. https://github.com/christiancosgrove/pytorch-spectral-normalization-gan
4. https://github.com/voletiv/self-attention-GAN-pytorch/tree/master
5. https://colab.research.google.com/drive/120kYYBOVa1i0TD85RjlEkFjaWDxSFUx3?usp=sharing#scrollTo=DfOkg5jBZcjF
6. https://github.com/xiaohu2015/nngen/blob/main/models/diffusion_models/ddpm_mnist.ipynb