Ini adalah aplikasi Windows bernama Simple StyleGan2 untuk Pytorch yang rilis terbarunya dapat diunduh sebagai v1.8.9.zip. Ini dapat dijalankan secara online di penyedia hosting gratis OnWorks untuk workstation.
Unduh dan jalankan secara online aplikasi ini bernama Simple StyleGan2 untuk Pytorch dengan OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Mulai emulator online OS OnWorks apa pun dari situs web ini, tetapi emulator online Windows yang lebih baik.
- 5. Dari OS Windows OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Unduh aplikasi dan instal.
- 7. Unduh Wine dari repositori perangkat lunak distribusi Linux Anda. Setelah terinstal, Anda kemudian dapat mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga dapat mencoba PlayOnLinux, antarmuka mewah di atas Wine yang akan membantu Anda menginstal program dan game Windows populer.
Wine adalah cara untuk menjalankan perangkat lunak Windows di Linux, tetapi tidak memerlukan Windows. Wine adalah lapisan kompatibilitas Windows sumber terbuka yang dapat menjalankan program Windows secara langsung di desktop Linux apa pun. Pada dasarnya, Wine mencoba untuk mengimplementasikan kembali Windows dari awal sehingga dapat menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa benar-benar membutuhkan Windows.
Tangkapan layar
Ad
StyleGan2 sederhana untuk Pytorch
DESKRIPSI
Implementasi Pytorch sederhana dari Stylegan2 yang dapat dilatih sepenuhnya dari baris perintah, tidak memerlukan pengkodean. Anda memerlukan mesin dengan GPU dan CUDA terpasang. Anda juga dapat menentukan lokasi penyimpanan hasil antara dan model checkpoint. Anda dapat meningkatkan kapasitas jaringan (yang standarnya adalah 16) untuk meningkatkan hasil pembangkitan, dengan biaya lebih banyak memori. Secara default, jika pelatihan terputus, maka secara otomatis akan dilanjutkan dari file pos pemeriksaan terakhir. Setelah Anda menyelesaikan pelatihan, Anda dapat menghasilkan gambar dari pos pemeriksaan terbaru Anda. Jika checkpoint sebelumnya berisi generator yang lebih baik, (yang sering terjadi saat generator mulai menurun menjelang akhir pelatihan), Anda dapat memuat dari checkpoint sebelumnya dengan bendera lain. Teknik yang digunakan di StyleGAN dan BigGAN memotong nilai laten sehingga nilainya mendekati rata-rata. Semakin kecil nilai pemotongan, semakin baik sampel akan muncul dengan biaya variasi sampel.
Fitur
- Pelatihan multi-GPU
- Jumlah Data Pelatihan yang rendah
- Kerangka kerja ini juga memungkinkan Anda menambahkan bentuk perhatian diri yang efisien ke lapisan diskriminator yang ditentukan
- Semakin banyak memori GPU yang Anda miliki, semakin besar dan lebih baik generasi gambarnya
- Nvidia merekomendasikan memiliki hingga 16GB untuk melatih gambar 1024x1024
- Penerapan di AWS
Bahasa Pemrograman
Ular sanca
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diambil dari https://sourceforge.net/projects/simple-stylegan2-pyt.mirror/. Itu telah dihosting di OnWorks untuk dijalankan secara online dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.
