文件名称：cppn-gan-vae-tensorflow:使用生成对抗网络和变分自动编码器技术将CPPN训练为生成模型，以生成高分辨率图像
文件大小：38.75MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-20 19:39:48
Python
cppn-gan-vae张量流 使用生成对抗网络和变分自动编码器技术将训练为生成模型，以生成高分辨率图像。 python train.py运行python train.py可以从头开始训练并尝试不同的设置。 可以在IPython内部使用sampler.py来交互查看正在训练的模型的结果。 有关更多详细信息，请参阅我的博客文章 。 我在TensorFlow 0.60上测试了实现。 使用的image2gif.py由Marimar van Voorden的Ant1的Almar Klein编写。 执照 BSD-images2gif.py 麻省理工学院-其他
【文件预览】：
cppn-gan-vae-tensorflow-master
----MNIST_data()
--------t10k-images-idx3-ubyte.gz(1.57MB)
--------t10k-labels-idx1-ubyte.gz(4KB)
--------train-images-idx3-ubyte.gz(9.45MB)
--------train-labels-idx1-ubyte.gz(28KB)
----README.md(902B)
----images2gif.py(35KB)
----examples()
--------demo.webm(2.85MB)
--------output_linear.gif(5.82MB)
--------demo.mp4(2.25MB)
--------output_sinusoid.gif(5.77MB)
--------.DS_Store(6KB)
----ops.py(5KB)
----train.py(4KB)
----model.py(14KB)
----anim_gif_demo.py(1KB)
----mnist_data.py(5KB)
----save()
--------model.ckpt-0(14.98MB)
--------config.pkl(354B)
--------checkpoint(81B)
--------.DS_Store(6KB)
----sampler.py(5KB)