practical-aspects-of-stylegan2-training:我已经使用1024px分辨率的女性肖像数据集从零开始训练了StyleGAN2-源码

StyleGAN2培训的实践方面 整个项目（包括所有勘探）消耗了132 MWh的电力，其中0.68 MWh用于培训最终的FFHQ模型。 总共，我们使用了大约51年的单GPU年。 — Karras等 免责声明：我和该回购都与NVidia没有任何关联。 我尽我最大的努力进行了DYOR，但是，我可能会完全错误地表达以下内容。 TL; DR 注意：这项工作的继续记录在该文章的后续文章。 我已经从零开始训练了1024像素分辨率的女性肖像数据集的StyleGAN2。 通过调整参数并使用放大的图像扩大数据集，可以进一步提高样品质量，从而使网络可以了解更多细节并获得与原始工作结果相当的FID指标。 策展样本Ψ= 0.70 目录 3.1。 3.2。 4.1。 5.1。 5.2。 背景 与原始的StyleGAN （“ SG1”）相比，Karas等人的StyleGAN2 （“ SG2”）有了很大