关于cifar10数据集biggan的模型参数，需要配套我写的biggan代码使用~

BigGAN-Tensorflow-master

BigGAN-PyTorch 作者的正式非官方PyTorch BigGAN实现。 此仓库包含由Andrew Brock，Jeff Donahue和Karen Simonyan的训练中的BigGAN的4-8 GPU训练代码。 这段代码是由Andy Brock和Alex Andonian编写的。 如何使用此代码 你会需要： 版本1.0.1 tqdm，numpy，scipy和h5py ImageNet培训集 首先，您可以选择为目标数据集准备经过预处理的HDF5版本，以实现更快的I / O。 遵循此步骤（或不执行此操作），您将需要计算FID所需的Inception时刻。 这些都可以通过修改

Pytorch实现高保真自然图像合成的大规模GAN训练（BigGAN）'

丰富的背景和纹理图像的生成是各类生成模型追求的终极目标，ImageNet 的生成已然 成为检验生成模型好坏的一个指标。 在各类生成模型中，GAN 是这几年比较突出的，18 年新出的 SNGAN [1]、 SAGAN [2] 让 GAN 在 ImageNet 的生成上有了长足的进步，其中较好的 SAGAN 在 ImageNet 的128x128 图像生成上的 I n c e p t i o n S c o r e ( I S ) [3] 达到了 52 分。 BigGAN 在 SAGAN 的基础上一举将 IS 提高了 100 分，达到了 166 分（真实图片也 才 233 分），可以说 BigGAN 是太秀了

使用tensorflow实现基于BIGGAN的动漫生成，所有xunl数据均为开源