Advertisement

Pytorch-TextureGAN:焦油中的纹理生成模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Pytorch-TextureGAN是一款基于PyTorch框架开发的深度学习工具包,专为从焦油等复杂材料中生成逼真纹理设计,适用于科研与工业应用。 这段代码是TextureGan的PyTorch实现版本。TextureGAN是一个基于草图和颜色/纹理的生成对抗网络。用户可以将一个或多个示例纹理“拖动”到草绘的对象上,然后该网络会根据这些纹理对指定对象进行渲染。 安装步骤如下: 1. 系统要求:Linux 或 OSX 2. Python 2.7 3. NVIDIA GPU + CUDA 4. CuDNN 依赖项: - 智慧 ipython 笔记本 - Pytorch 0.2(包括 torch 和 torchvision) - numpy - scikit-image - matplotlib等 入门指南: 1. 克隆此仓库:`git clone git@github.com:janesjanes/texturegan.git` 2. 进入克隆的文件夹:`cd texturegan` 3. 准备数据集: - 下载训练数据,例如使用命令 `wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/texturegan/training_handbag.tar.gz` - 解压下载的数据包: `tar -xvzf training_handbag.tar.gz`

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Pytorch-TextureGAN
    优质
    Pytorch-TextureGAN是一款基于PyTorch框架开发的深度学习工具包,专为从焦油等复杂材料中生成逼真纹理设计,适用于科研与工业应用。 这段代码是TextureGan的PyTorch实现版本。TextureGAN是一个基于草图和颜色/纹理的生成对抗网络。用户可以将一个或多个示例纹理“拖动”到草绘的对象上,然后该网络会根据这些纹理对指定对象进行渲染。 安装步骤如下: 1. 系统要求:Linux 或 OSX 2. Python 2.7 3. NVIDIA GPU + CUDA 4. CuDNN 依赖项: - 智慧 ipython 笔记本 - Pytorch 0.2(包括 torch 和 torchvision) - numpy - scikit-image - matplotlib等 入门指南: 1. 克隆此仓库:`git clone git@github.com:janesjanes/texturegan.git` 2. 进入克隆的文件夹:`cd texturegan` 3. 准备数据集: - 下载训练数据,例如使用命令 `wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/texturegan/training_handbag.tar.gz` - 解压下载的数据包: `tar -xvzf training_handbag.tar.gz`
  • 优质
    《黑油成分模型》是一部专注于石油工程领域的技术文献,详细阐述了用于描述和预测复杂油藏中原油物理化学性质的数学模型。该模型考虑了多种关键因素对油田开发的影响,为优化采收率提供了科学依据和技术支持。 二维两相黑油模型的油藏数值模拟使用Matlab编写代码,涉及油水两相以及隐式压力显示饱和度的方法。
  • PyTorch 保存图片方法
    优质
    本文介绍了如何使用Python深度学习框架PyTorch保存训练过程中的模型生成图片,包括配置、实现步骤及代码示例。 今天为大家分享一篇关于如何使用Pytorch保存模型并生成图片的文章,相信会对大家有所帮助。希望各位能跟随本段落的指导进行学习。
  • 利用PyTorch文本:基于GRU文本构建
    优质
    本文详细介绍如何使用Python深度学习框架PyTorch搭建一个基于门控循环单元(GRU)的神经网络模型,以实现高效的中文文本自动生成。 使用PyTorch生成文本:利用PyTorch的GRU构建文本生成模型。
  • PyTorch-Generative: 简单构建工具包
    优质
    简介:PyTorch-Generative 是一个用于简化生成模型构建过程的工具包,帮助开发者和研究人员轻松实现复杂的深度学习模型。 火炬发电机pytorch-generative是一个Python库,旨在简化在PyTorch框架下进行生成式建模的过程。它提供了多种功能: - 提供最新的高质量参考实现; - 包括文献中常见的有用抽象; - 集成了实用工具以与TensorBoard集成,方便指标可视化。 要开始使用pytorch-generative,请按照以下步骤操作:首先克隆存储库并安装必要的依赖项: ``` git clone https://www.github.com/EugenHota/pytorch-generative cd pytorch-generative pip install -r requirements.txt ``` 完成安装后,运行测试以确保一切正常: ```shell python -m unittest discover ``` 此外,所有模型都实现了再现功能,这些功能包含了所有的超参数设置,用于支持结果的再现实验。
  • TextGAN-PyTorch:一个基于对抗网络(GAN)文本PyTorch框架-源码
    优质
    TextGAN-PyTorch是一个采用生成对抗网络(GAN)技术进行文本生成的开源PyTorch框架,旨在提供高效灵活的代码实现和强大的文本创造力。 TextGAN-PyTorch 是一个用于基于生成对抗网络(GAN)的文本生成模型的PyTorch框架,涵盖常规文本生成及类别化文本生成模型。它是一个研究平台,支持对基于GAN的文本生成技术的研究工作。鉴于大多数此类模型使用Tensorflow实现,TextGAN为习惯于PyTorch开发环境的人们提供了一个快速入门途径。 如果在使用过程中遇到任何问题,请随时反馈;若有意添加新的模型或功能,欢迎贡献代码。该框架要求Python版本3.6及以上,并且需要安装PyTorch 1.1.0 或更高版本以及脾气暴躁的1.14.5和CUDA 7.5+(用于GPU加速)。
  • Maya
    优质
    本教程详细介绍了在三维建模软件Maya中创建逼真的煤油灯模型的过程,涵盖从设计概念到最终渲染的每一个步骤。 Maya煤油灯的渲染方法。 请提供更多的细节或具体要求以便我可以更好地帮助您进行详细的描述或者指导如何在Maya软件中实现煤油灯的渲染效果。如果您有任何特定的需求或是想要了解的具体方面,请告诉我,我会尽力帮到您。
  • Maya
    优质
    本教程将详细介绍在三维动画软件Maya中创建逼真的煤油灯模型的过程,涵盖建模、材质和照明技巧。适合初学者及中级用户学习实践。 maya煤油灯的渲染方法可以进行如下描述:(虽然您要求去掉特定内容但原句似乎缺少具体内容,因此只能保留核心词汇“maya”、“煤油灯”与“渲染”。若需更详细的重写,请提供更多信息或具体语境。) 根据您的需求,如果想表达的是关于如何在Maya软件中进行煤油灯的渲染过程或者技巧的话,可以这样描述: 使用Maya软件来创建和渲染一个逼真的煤油灯场景是一个复杂但有趣的过程。这需要对灯光、材质以及环境设置有深入的理解与实践。首先,通过3D建模工具构建出煤油灯的基本形状;接着调整照明效果以模拟真实世界中的光线条件;最后应用适当的纹理和反射属性来增强视觉的真实感。整个过程能够帮助学习者掌握Maya软件的高级功能,并提升他们的艺术创作能力。 请根据实际情况提供更多信息,以便更准确地完成您的请求。
  • Python代码
    优质
    本段落提供关于如何使用Python编写程序来生成文件或数据的“指纹”(通常指哈希值)的示例和解释。这些指纹可以用于验证数据完整性和安全性。 指纹生成代码的Python实现。