HiSD：pytorch正式实施的论文“通过层次样式解开的图像到图像翻译”（CVPR2021）

【文件属性】：
文件名称：HiSD：pytorch正式实施的论文“通过层次样式解开的图像到图像翻译”（CVPR2021）
文件大小：49.38MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-03 13:03:41
gan image-to-image-translation disentangled-representations Python HiSD：通过层次样式解开进行图像到图像的翻译 pytorch正式实施的论文“实现”。 HiSD是SOTA图像到图像的转换方法，可实现多个标签的可伸缩性和可控制的多样性，并具有令人难以置信的分解效果。 在我们的方法中，用于操纵每个标签的样式不仅可以由随机噪声生成，还可以从图像中提取！ 另外，样式可以平滑地插值，例如： 所有版本均以统一的HiSD模型进行生产，并经过端到端培训。 快速开始 克隆此仓库： git clone https://github.com/imlixinyang/HiSD.git cd HiSD/ 安装依赖项：（建议使用Anaconda。） conda create -n HiSD python=3.6.6 conda activate HiSD conda install -y pytorch=1.0.1 torchvision=0.2.2 cudatoo

【文件预览】：
HiSD-main
----LICENCE.md(19KB)
----configs()
--------custom.yaml(2KB)
--------celeba-hq.yaml(2KB)
----preprocessors()
--------celeba-hq.py(2KB)
--------custom.py(898B)
----core()
--------train.py(3KB)
--------data.py(838B)
--------test.py(3KB)
--------utils.py(5KB)
--------trainer.py(9KB)
--------networks.py(14KB)
----assets()
--------training.gif(536KB)
--------fig.png(1.37MB)
--------reference.gif(47.88MB)
----README.md(6KB)