训练12小时后512x512鲜花,1 gpu
训练12小时后256x256朵鲜花,1 gpu
比萨
``轻巧''GAN
在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励,以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下,可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。
安装
$ pip install lightweight-gan
使用
一个命令
$ lightweight_gan --data ./path/to/images --image-size 512
每隔1000次迭代,模型将保存到./models/{name} ,模型中的样本将保存到./results/{name} 。 name将是default ,默认情况下。
训练设定
深度学习从业人员的自我解释能力很强
$ lightweight_ga
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