文件名称：生成对抗网络的简单PyTorch实现，专注于动漫人脸绘制。-Python开发
文件大小：16.05MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 09:13:09
Python Image Processing
AnimeGAN生成对抗网络的一种简单的PyTorch实现，专注于动漫头像绘制。 随机生成的图像图像是从在143,000个动漫人物AnimeGAN上训练的DCGAN模型生成的，该游戏是Generative Adversarial Networks的简单PyTorch实现，着重于动漫头像。 随机生成的图像图像是从DCGAN模型中生成的，该模型在143,000个动漫角色脸上训练了100个历元。 图像插值操纵潜在代码，可以实现从第一行到最后一行的图像过渡。 原始图像图像不干净，可以观察到一些离群值，这会降低生成图像的质量。 用法
【文件预览】：
animeGAN-master
----images()
--------fake_sample.png(552KB)
--------fake_transition.png(550KB)
--------anime_image_misaka_mikoto.png(517KB)
--------real_sample.png(556KB)
----main.py(8KB)
----build_face_dataset.py(3KB)
----models.py(10KB)
----Visualization.ipynb(1.47MB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(4KB)
----tags.txt(1KB)
----.gitignore(472B)
----netG.pth(13.81MB)