FastGAN-pytorch在ICLR 2021中发布了论文“关于以实现高保真少量拍摄图像合成，更快、更稳定的GAN训练方法”。

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简介：
针对小型和高分辨率图像集，本文件提供了一种快速且稳定的GAN-pytorch实现。该实现旨在“走向更快、更稳定的GAN训练，以实现高保真的少量拍摄图像合成”。该文件可从以下地址获取。0. 数据本文所使用的数据集可以在上述链接处找到。在对20多个数据集进行测试后，发现该GAN能够收敛到这些数据集的80%以上。对于能够成功收敛的这些数据集，我尚未观察到明确的“良好属性”模式；因此，欢迎您尝试使用自己的数据集进行验证。 1. 说明本代码的结构如下： models.py：包含所有模型结构的定义； operation.py：负责培训过程中的辅助功能以及数据加载方法； train.py：作为代码的主要入口，执行此文件即可启动模型训练过程，并自动将中间结果和检查点定期保存至名为“train_results”的文件夹中； eval.py：用于将由受过训练的生成器生成的图像保存至指定文件夹，该文件夹可用于计算FID分数。基准测试：我们利用…

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FastGAN-pytorch: ICLR 2021 论文“实现快速、稳定GAN训练的高逼真少样本图像生成”正式发布

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FastGAN-pytorch是基于ICLR 2021论文发布的项目，致力于通过优化的架构和策略实现高质量、低样本需求的图像生成，推动GAN训练速度与稳定性。适用于小型和高分辨率图像集的快速稳定的GAN-pytorch 实现了“走向更快、更稳定GAN训练以实现少量拍摄图像合成”的概念。该文件提供了正式的pytorch实施。数据：本段落中使用的数据集可以在相关平台找到，包含20多个不同的数据集，每个数据集中图像数量少于100张，经过测试后发现有80%的数据集能够使该GAN收敛。对于可以成功训练的数据集，并未总结出明显的“良好属性”模式，请尝试使用您自己的数据进行实验。代码结构如下： - models.py：定义所有模型的架构。 - operation.py：包含辅助函数和数据加载方法，用于培训过程中的操作。 - train.py：这是主要入口点文件。执行此文件可以训练模型，并且中间结果及检查点将自动定期保存在“train_results”文件夹中。 - eval.py：从受过训练的生成器生成图像到特定文件夹内，该输出可用于计算FID分数。基准测试部分未详细说明具体步骤或内容。

ConSinGAN: 改进单图像GAN训练的技术及其在PyTorch中的实现（WACV-21）

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本文介绍了ConSinGAN技术，一种改进单幅图像生成对抗网络训练的方法，并详细描述了其在PyTorch框架下的具体实现。该方法在多项任务中取得了优异性能。康辛甘正式发表了论文。有关本段落的简短摘要，请参见相关资料。我们研究并推荐了在单个图像上训练GAN的新技术。我们的模型是在原始训练图像的不同分辨率下进行迭代训练，其中随着训练进程增加图像分辨率。每当我们提高训练图片的分辨率时，我们会通过添加额外卷积层来扩大生成器容量。在同一时间点，我们只对部分网络进行培训——即最近新增加的卷积层，并以特定的学习速率对其进行训练；而先前存在的卷积层则使用较小学习率进行训练。安装python 3.5 和 pytorch 1.1.0 并设置环境，请执行以下命令：pip install -r requirements.txt 无条件生成要使用默认参数来运行模型，可执行如下指令： python main_train.py --gpu 0 --train_mode generation --input_name Images/G

PointNet2.PyTorch：基于PyTorch的更快PointNet++实现

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PointNet2.PyTorch是基于PyTorch框架的一个更快速、高效的PointNet++实现版本，适用于点云处理任务。 Pointnet2.PyTorch 是基于 PyTorch 的实现，并通过重新编写 CUDA 操作使其比原始代码更快。安装要求： - Linux（已在 Ubuntu 14.04 / 16.04 上测试） - Python 3.6+ - PyTorch 1.0 安装方法：运行以下命令来安装此库。 ``` cd pointnet2 python setup.py install cd ../ ``` 示例：这里提供了一个简单的例子，展示如何在 KITTI Outdoor 前景点云分割任务中使用这个库。有关任务描述和前景标签生成的详细信息，请参考相关论文。下载训练数据后，文件应按照以下方式组织： Pointnet2.PyTorch ├── pointnet2 ├── tools │ ├── data │ │ ├── KITTI │ │ │ ├── ImageSets

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