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StarGAN-官方PyTorch实施 *****新增功能：可从获得StarGAN v2 ***** 该存储库提供了以下论文的官方PyTorch实现： StarGAN：用于多域图像到图像翻译的统一生成对抗网络1,2， 1,2， 2,3，2，2,4， 1,2- 1韩国大学， 2 Clova AI研究，NAVER Corp. 3香港科技大学新泽西学院4 摘要：最近的研究表明，在两个领域的图像到图像翻译中取得了巨大的成功。 但是，由于应为每对图像域分别构建不同的模型，因此现有方法在处理两个以上域时具有有限的可伸缩性和鲁棒性。 为了解决此限制，我们提出了StarGAN，这是一种新颖且可扩展的方法，可以仅使用一个模型就可以对多个域执行图像到图像的转换。 StarGAN的这种统一模型架构允许在单个网络中同时训练具有不同域的多个数据集。 与现有模型相比，StarGAN的翻译图像质量更高，并且具有

PyTorch中的Seq2Seq 这是用于在训练序列到序列模型的完整套件。 它由几个模型和代码组成，可以训练和推断使用它们。 使用此代码，您可以训练： 神经机器翻译（NMT）模型 语言模型 图像到字幕的生成 跳过思维的句子表示 和更多... 安装 git clone --recursive https://github.com/eladhoffer/seq2seq.pytorch cd seq2seq.pytorch; python setup.py develop 楷模 当前可用的模型： 简单的Seq2Seq递归模型 带注意解码器的递归Seq2Seq （GNMT）递归模型 变形金刚-来自的仅关注模型 数据集 当前可用的数据集： WMT16 WMT17 OpenSubtitles 2016 COCO图片标题 可以使用3种可用的分割方法对所有数据集进行标记： 基于字符的细

Genymotion创建的安卓 将这个压缩包拖进去重启下就可以解决无法安装apk文件的问题了， 如果要安装使用微信，建议使用安卓4.2.2，亲测可用

自由翻译 | | 免费和开源机器翻译 API，完全自托管。 与其他 API 不同，它不依赖专有提供商（如 Google 或 Azure）来执行翻译。 | API 示例 要求： const res = await fetch ( "https://libretranslate.com/translate" , { method : "POST" , body : JSON . stringify ( { q : "Hello!" , source : "en" , target : "es" } ) , headers : { "Content-Type" : "application/json" } } ) ; console . log ( await res . json ( ) ) ; 回复： { "translatedText" : "