Advertisement

StyleGAN2_PyTorch: StyleGAN2 PyTorch 1.0.1版本

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

简介：
StyleGAN2_PyTorch是基于PyTorch框架实现的StyleGAN2模型的代码库，当前版本为1.0.1，提供了高质量图像合成的能力。 StyleGAN2的PyTorch实现（非官方） 该存储库包含以下论文的PyTorch实现：分析和改善StyleGAN （StyleGAN2）的图像质量作者：Tero Karras，Samuli Laine，Miika Aittala，Janne Hellsten，Jaakko Lehtinen，Timo Aila。 动机 据我所知，在pytorch 1.0上实现stylegan2仍然没有官方发布（Tensorflow版本由NvLabs提供），因此我想在PyTorch 1.0.1上实现它以扩展其在PyTorch社区中的使用。注意，设置位于opts/opts.py中。您可以更改为自己的数据集，并选择64、128、256等分辨率。 更新信息 日期：2019年12月27日；需要帮助！经过约两周的实验后，该版本仍然难以收敛。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • StyleGAN2_PyTorch: StyleGAN2 PyTorch 1.0.1版本
    优质
    StyleGAN2_PyTorch是基于PyTorch框架实现的StyleGAN2模型的代码库，当前版本为1.0.1，提供了高质量图像合成的能力。 StyleGAN2的PyTorch实现（非官方） 该存储库包含以下论文的PyTorch实现：分析和改善StyleGAN （StyleGAN2）的图像质量作者：Tero Karras，Samuli Laine，Miika Aittala，Janne Hellsten，Jaakko Lehtinen，Timo Aila。 动机 据我所知，在pytorch 1.0上实现stylegan2仍然没有官方发布（Tensorflow版本由NvLabs提供），因此我想在PyTorch 1.0.1上实现它以扩展其在PyTorch社区中的使用。注意，设置位于opts/opts.py中。您可以更改为自己的数据集，并选择64、128、256等分辨率。 更新信息 日期：2019年12月27日；需要帮助！经过约两周的实验后，该版本仍然难以收敛。
     
  • PyTorch版的StyleGAN2模型
    优质
    本简介介绍基于PyTorch框架实现的StyleGAN2模型。该版本提供了一个灵活高效的平台来训练和使用StyleGAN2，适用于图像生成与风格迁移等领域研究。 根据论文对作者的代码（使用TensorFlow编写）进行了简化，并在某些地方做了微调，以方便新手入门生成对抗网络（GAN），并进行初步图像生成操作。该代码整体简洁易读，建议与原作者的代码一起使用，可以将其作为参考或解读来理解原作者的实现方式。
     
  • StyleGAN2-ADA-PyTorch：官方的PyTorch实现
    优质
    StyleGAN2-ADA-PyTorch是基于PyTorch框架的官方实现版本，它提供了高效且灵活的方式来训练和应用StyleGAN2模型，并加入了自适应数据增强功能。 StyleGAN2-ADA——官方PyTorch实施 作者：Tero Karras, Miika Aittala, Janne Hellsten, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen 和 Timo Aila 摘要： 训练生成对抗网络（GAN）时，如果使用的数据量过小，通常会导致判别器过度拟合。这进而导致了模型在训练过程中的不稳定。 我们提出了一种自适应鉴别器增强机制来显著稳定有限数据环境下的训练。该方法不需要对损失函数或网络架构进行任何修改，并适用于从头开始的训练以及现有GAN在其他数据集上的微调操作。 我们在多个数据集中证明，仅使用几千张训练图像就能够取得良好效果；通常情况下，与需要更多数量级图片的传统StyleGAN2相比，我们的模型能够达到相似的效果。我们希望这项技术将为生成对抗网络开辟新的应用领域。 另外值得注意的是，在广泛使用的CIFAR-10基准测试中，实际上它只是一个有限数据集的示例。我们在该数据集中实现了FID分数从5.59显著提高到2.4的成绩。
     
  • 基于UNet判别器的StyleGAN2 PyTorch实现：UNet-StyleGAN2
    优质
    本项目为基于PyTorch框架下的UNet-StyleGAN2实现，采用改进型的UNet结构作为判别器，旨在提升图像生成的质量与多样性。 使用UNet Discriminator实现Stylegan2。该存储库的工作方式与原始的StyleGAN2相似。只需将所有stylegan2_pytorch命令替换为相应的unet_stylegan2命令。 更新：结果非常好，接下来需要研究如何将其与其他一些技术结合，并编写完整的使用说明。 安装： ```shell $ pip install unet-stylegan2 ``` 用法： ```shell $ unet_stylegan2 --data .pathtodata ``` 引文: @misc { karras2019analyzing , title = { Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN } , author = { Tero Karras and Samuli Laine and Miika },
     
  • StyleGAN2-PyTorch：在PyTorch中分析与提升StyleGAN（版本2）图像质量的实现
    优质
    简介：本项目基于PyTorch实现并优化了StyleGAN2模型，致力于深入分析其生成机制及提高图像合成的质量。 在PyTorch中实现并改进StyleGAN 2的图像质量（注意：我尽量接近官方实施，但可能遗漏了一些细节，请谨慎使用此实现）。我已经测试过以下环境： - PyTorch版本1.3.1 - CUDA版本10.1 或 10.2 用法如下： 首先创建lmdb数据集： ``` python prepare_data.py --out LMDB_PATH --n_worker N_WORKER --size SIZE1，SIZE2，SIZE3，... DATASET_PATH ``` 这会将图像转换为jpeg并预先调整其大小。此实现不使用渐进式增长，但如果您想尝试其他分辨率，请使用带有逗号分隔列表的大小参数来创建多个分辨率数据集。 然后您可以在分布式设置中训练模型： ``` python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=N_PROCESSORS main.py ```
     
  • jl-1.0.1.jar版本
    优质
    jl-1.0.1.jar是软件开发中的一个库文件或应用程序的特定版本，主要用于提供Java语言环境下的特定功能或服务。此版本代表了从早期开发到当前状态的一系列改进和优化。 Java媒体工具挺好用的。
     
  • MPC库版本1.0.1
    优质
    MPC库版本1.0.1是一款经过全面优化和修复错误后的多精度计算库，为开发者提供高效、可靠的数学运算支持。 依赖库mpc-1.0.1是针对Linux操作系统中的GCC（GNU Compiler Collection）的一个重要组件，主要用于浮点数和复数运算的精确控制。在GCC的编译过程中，mpc库提供了高级数学函数的支持，使得生成的应用程序能够进行高效、准确的计算。通常情况下，在Linux环境下通过包管理器如yum来安装所需的库文件，但有时由于仓库更新延迟的原因，无法获取最新版本的软件包。例如，mpc的最新版为1.0.1, 而yum只能提供0.2版本。 MPC全称为Multiple Precision Complex，支持多精度复数运算，在科学计算和工程应用中至关重要。该库结合了GMP（GNU Multiple Precision Arithmetic Library）和MPFR两个库的优势，提供了C语言接口处理任意精度的实数与复数，并确保结果精确度。 在GCC中，mpc主要用于实现C++中的头文件以及C99标准下的复数类型。它允许开发者选择不同的计算精度，在性能与准确性之间找到最佳平衡点。对需要进行高精度或复杂数学运算的应用程序来说，mpc库不可或缺。 当包管理器无法提供最新版的mpc-1.0.1时，用户通常需手动编译安装： 步骤如下： 1. 确保已经正确安装了GMP和MPFR等必要的依赖项以及C语言编译器（如GCC）。 2. 下载并解压mpc-1.0.1的源代码包至工作目录中，例如使用命令行工具完成此操作。 3. 配置环境变量以指定GMP及MPFR库的位置： ``` ./configure --with-gmp=pathtogmp --with-mpfr=pathtompfr ``` 4. 编译源代码并安装： ``` make sudo make install ``` 5. 更新系统路径，使新安装的MPC库生效： ``` sudo ldconfig ``` 按照上述步骤操作后，可以成功在Linux中安装mpc-1.0.1，并让GCC使用此版本进行编译。这将有助于提升复数运算的功能性。 掌握如何处理此类依赖问题对于优化和维护软件性能及稳定性至关重要，在Linux环境下的系统管理和软件开发领域是一项基础技能。
     
  • rdf2rdf-1.0.1-2.3.1.jar版本
    优质
    rdf2rdf-1.0.1-2.3.1.jar是一个用于处理和转换RDF数据格式的Java库文件，支持从一种RDF序列化形式转换到另一种，方便开发者在语义网应用中进行数据交换与集成。 用于将owl文件转换为nt文件的三元组jar包。
     
  • rocketmq-console-ng-1.0.1.jar版本
    优质
    RocketMQ-Console-Ng-1.0.1是一款专为Apache RocketMQ设计的监控与管理工具jar包，提供用户友好的界面来帮助管理和优化分布式消息系统。 要安装RocketMQ的Web可视化客户端，请使用已经编译好的包直接执行`java -jar rocketmq-console-ng-1.0.1.jar`命令即可运行，默认端口为8080。如果想在后台启动服务，避免终端断开后服务停止的情况，可以使用以下命令：`nohup java -jar rocketmq-console-ng-1.0.1.jar >>/soft/RocketMQ/rocketmqlogs/log.out 2>&1 &`，这样即使关闭了终端也不会影响到正在运行的服务。
     
  • StyleGAN2-Ada：用于练习的StyleGAN2-ada
    优质
    StyleGAN2-Ada是一款先进的生成对抗网络模型，专为图像生成任务设计。它通过自适应实例化调整技术优化了训练过程，特别适用于需要高精度图像合成的实践学习场景。 GAN2-ada练习基于最新的StyleGAN2架构，主要面向同行艺术家群体使用。此版本已在Python 3.7与PyTorch 1.7.1环境下进行了测试，并具备序列到视频转换的功能。 该系统支持以下功能特点： - 可以在任意分辨率下进行推理（图像生成），并且无论是在TensorFlow还是PyTorch环境中都能正确填充。 - 多潜伏推理，可以使用分割帧或蒙版混合技术。 - 支持非正方形长宽比的图片处理，系统会自动从数据集中选取合适的比例，并且要求分辨率必须是2^n的倍数（例如512x256、1280x768等）。 - 透明度支持，能够根据数据集中的需要选择性地使用alpha通道。 - 使用普通图像子文件夹作为条件数据集来训练模型，并采用了一些时髦且实用的技术进行推理。 此外，该版本还包括了Windows批处理脚本的实现。