stylegan2-pytorch 预训练模型550000.pt

用于医学图像的3D StyleGAN2 有关如何安装和运行它的信息，请参见官方仓库： : 当前问题 2021年2月4日 128 ^ 3内存耗尽错误 当前的培训模块 64 ^ 3-00159：D-resnet，logistic，G-orig，logistic_ns_pathreg -00161：D-resnet，wgan，G-orig，logistic_ns_pathreg -00166：D-resnet，后勤，G-跳过，lostic_ns_pathreg 2021年2月2日 D_logistic_r1仍然存在分段错误错误。 D_logistic_r2可能具有相同的错误，现在（在2月3日上午10:12）在群集中将其检出。 所有（经过测试的）G损失函数都可以正常工作（现在正在集群中测试G_wgan）。 所有（经过测试的）架构都可以正常工作（G_orig，G_skip，D_res

StyleGAN2-ADA —官方PyTorch实施 用有限的数据训练生成对抗网络Tero Karras，Miika Aittala，Janne Hellsten，Samuli Laine，Jaakko Lehtinen，Timo Aila 摘要：使用太少的数据训练生成对抗网络（GAN）通常会导致判别器过度拟合，从而导致训练分散。 我们提出了一种自适应鉴别器增强机制，该机制可显着稳定有限数据环境中的训练。 该方法不需要更改丢失功能或网络体系结构，并且适用于从头开始训练以及在其他数据集上对现有GAN进行微调时。 我们在几个数据集上证明，仅使用几千个训练图像就可以取得良好的效果，并且通常将StyleGAN2的结果与较少的图像数量级进行匹配。 我们希望这将为GAN开辟新的应用程序域。 我们还发现，实际上，广泛使用的CIFAR-10只是一个有限的数据基准，并将记录FID从5.59提高到2.4

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很棒的预训练风格 预先训练的模型的集合，模型在不同分辨率的不同数据集上进行了训练。 有关StyleGAN 1的预训练模型，请参阅 如果您拥有已知的或想共享的可公开访问的模型，请参阅部分。提示：提交模型的最简单方法是填写此。 目录 楷模 汽车（config-e） ， 数据集：LSUN汽车 分辨率：512x512配置：e 作者： StyleGAN2实现： ： 许可证：Nvidia源代码许可证-NC 汽车（config-f） ， 数据集：LSUN汽车 分辨率：512x512配置：f 作者： StyleGAN2实现： ： 许可证：Nvidia源代码许可证-NC 猫 ， 数据集：LSUN Cat 分辨率：256x256配置：f 作者： StyleGAN2实现： ： 许可证：Nvidia源代码许可证-NC 教会 ， 数据集：LSUN教堂 分辨率：256x256配置：f 作者： StyleGA

PyTorch中的StyleGAN 2 在PyTorch中实现并改善StyleGAN的图像质量（ ） 注意 我试图尽可能接近官方实施，但也许我遗漏了一些细节。 因此，请谨慎使用此实现。 要求 我已经测试过： PyTorch 1.3.1 CUDA 10.1 / 10.2 用法 首先创建lmdb数据集： python prepare_data.py --out LMDB_PATH --n_worker N_WORKER --size SIZE1，SIZE2，SIZE3，... DATASET_PATH 这会将图像转换为jpeg并预先调整其大小。 此实现不使用渐进式增长，但是对于以后要尝试其他分辨率的情况，可以使用带有逗号分隔列表的大小参数来创建多个分辨率数据集。 然后您可以在分布式设置中训练模型 python -m torch.distributed.launch --nproc

:rocket: 基本SR | | Google Colab： | :circled_M: :fast_down_button: Google云端硬盘： | :fast_down_button:百度网盘：| :file_folder: :fast_down_button: :fast_down_button:（提取码：basr） :chart_increasing: :laptop: :high_voltage: BasicSR（基本S- UPERřestoration）是基于PyTorch一个开源图像和视频恢复工具箱，如超分辨率，降噪，去模糊，JPEG伪像的去除，等等。 （ ， ， ， ） （ ， ， ， ） :sparkles: 新的功能 2020年11月29日。添加ESRGAN和DFDNet 。 2020年9月8日。添加盲人脸恢复推理代码： 。 2020年8月27日。添加StyleGAN2培训和测试代码： 。 更多的 2020年9月8日。添加盲人脸恢复推理代码： DFDNet 。 ECCV20：通过深度多尺度组件字典进行盲人脸恢

GAN2-ada练习 此版本基于的最新StyleGAN2- 主要面向同行艺术家，他们很少关注科学指标，而是需要一个有效的创作工具。 在Python 3.7 + PyTorch 1.7.1上进行了测试，需要才能进行序列到视频的转换。 有关更明确的详细信息，请参阅原始实现。 这是先前，可生成兼容的模型（反之亦然）。 我仍然喜欢使用它进行少量训练（约100张imgs）和模型手术技巧（尚未在此处移植）。 产品特点 以任意分辨率进行推理（图像生成）（最终在TF和Torch上都适当填充） 带分割帧或蒙版混合的多潜伏推理 非正方形长宽比支持（从数据集中自动选取；分辨率必须可被2 ** n整除，例如512x256、1280x768等） 透明度（alpha通道）支持（从数据集中自动选择） 使用普通图像子文件夹作为条件数据集 源自时髦“离题”推理技术 几种操作格式：： Windows批处理文件，如

用于Pytorch的简单StyleGan2 基于的Stylegan2的简单Pytorch实现，可以从命令行进行完全培训，无需编码。 下面是一些不存在的花。 这些手也不 这些城市也没有 这些名人也没有（由训练） 安装 您将需要一台装有GPU和CUDA的计算机。 然后pip这样安装软件包 $ pip install stylegan2_pytorch 如果您使用的是Windows计算机，则可以使用以下命令。 $ conda install pytorch torchvision -c python $ pip install stylegan2_pytorch 利用 $ styleg

stylegan2-master.zip