文件名称：pytorch_GAN_zoo:GAN实施的混合体，包括渐进式增长
文件大小：597KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 03:42:12
Python
Pytorch GAN动物园 适用于研究人员和开发人员的GAN工具箱，具有： GAN（PGAN）的逐步增长： ://arxiv.org/pdf/1710.10196.pdf DCGAN： ：//arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf StyleGAN（测试版）： ://arxiv.org/abs/1812.04948 图片：从celebaHQ，fashionGen，DTD上受过训练的GAN生成的样本。 图片：用celebaHQ伪造的面Kong该代码还实现了各种工具： GDPP中的GDPP方法 使用来自经过训练的GAN从参考图像“启发” GAN从AC-GAN调节 从Logistic损失 要求 该项目要求： 火炬 火炬视觉 麻木 科学的 h5py（fashionGen） 可选的： 视觉 nevergrad（鼓舞人心的一代） 如果您还没有pytorc
【文件预览】：
pytorch_GAN_zoo-master
----train.py(5KB)
----models()
--------utils()
--------UTs()
--------gan_visualizer.py(12KB)
--------metrics()
--------DCGAN.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------styleGAN.py(1KB)
--------datasets()
--------eval()
--------trainer()
--------progressive_gan.py(5KB)
--------README.md(2KB)
--------networks()
--------loss_criterions()
--------base_GAN.py(19KB)
----hubconf.py(5KB)
----datasets.py(12KB)
----illustration.png(263KB)
----requirements.txt(40B)
----CONTRIBUTING.md(1KB)
----LICENSE(1KB)
----eval.py(3KB)
----README.md(11KB)
----illustartionCelebaHQ.jpg(239KB)
----save_feature_extractor.py(1KB)
----CODE_OF_CONDUCT.md(244B)
----.gitignore(33B)
----visualization()
--------__init__.py(71B)
--------visualizer.py(3KB)
--------np_visualizer.py(3KB)