文件名称：GANLatentDiscovery:作者在GAN潜在空间中正式解释了可解释的方向的无监督发现
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更新时间：2024-06-02 05:40:08
Python
GAN潜在空间中可解释方向的无监督发现 作者正式实施中的（ICML 2020）。 该代码探索了预训练GAN的可解释的潜在空间方向。 我们的方法方案：潜在变形器A旨在产生易于为重构器R区分的位移 这是Spectal Norm GAN（MNIST和Anime Faces），ProgGAN（CelebA-HQ）和BigGAN（ILSVRC）的几个示例： 要求 python 3.6或更高版本jupyter（用于可视化） 火炬> = 1.4 火炬视觉tqdm 张量板 看到requirement.txt进行精确的作者环境。 训练 这是潜在整流运行命令的最小示例： python run_train.py \ --gan_type BigGAN \ --gan_weights models/pretrained/generators/BigGAN/G_ema.pth \ -