文件名称：StyleGAN2-TensorFlow-2.x:使用TensorFlow 2.x非官方实现StyleGAN2
文件大小：26.21MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-12 15:17:32
tensorflow2 stylegan2 JupyterNotebook
样式GAN2-TensorFlow-2.x 使用TensorFlow 2.x的非官方实现StyleGAN2 config-f 。 来自Nvidia的官方论文： : 使用TensorFlow 1.x的官方仓库： : 额外功能 支持TensorFlow自定义操作 支持CPU使用率 Conv2D op当前不支持CPU上的分组卷积。 因此，使用CPU运行时，批处理大小应为1。 手动将网络参数下载到weights文件夹 ，或者简单地运行weights文件夹中的download.py脚本。 # Create stylegan2 architecture (generator and discriminator) using cuda operations. model = StyleGan2(resolution, impl='cuda', gpu=True) # Load stylega
【文件预览】：
StyleGAN2-TensorFlow-2.x-master
----dnnlib()
--------custom_ops.py(7KB)
--------ops()
----images()
--------ffhq_latent.gif(22.43MB)
----training()
--------losses.py(4KB)
----example_how_to_use.ipynb(5.12MB)
----stylegan2.py(2KB)
----stylegan2_generator.py(8KB)
----stylegan2_discriminator.py(5KB)
----layers()
--------dense_layer.py(1KB)
--------from_rgb_layer.py(1KB)
--------mini_batch_std_layer.py(2KB)
--------synthesis_main_layer.py(2KB)
--------block_layer.py(2KB)
--------modulated_conv_2d_layer.py(5KB)
--------conv_2d_layer.py(3KB)
--------to_rgb_layer.py(1KB)
----weights()
--------ffhq_dlatent_avg.npy(2KB)
--------cat_dlatent_avg.npy(2KB)
--------church_dlatent_avg.npy(2KB)
--------car_dlatent_avg.npy(2KB)
--------horse_dlatent_avg.npy(2KB)
--------download.py(547B)
----example_latent_changes.ipynb(2.01MB)
----README.md(2KB)
----utils()
--------utils_stylegan2.py(2KB)
--------dataset_loader.py(2KB)
--------weights_map.py(9KB)