Questa è l'app di Windows denominata Simple StyleGan2 per Pytorch la cui ultima versione può essere scaricata come v1.8.9.zip. Può essere eseguito online nel provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online questa app chiamata Simple StyleGan2 per Pytorch con OnWorks gratuitamente.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI
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Semplice StyleGan2 per Pytorch
DESCRIZIONE
Semplice implementazione Pytorch di Stylegan2 che può essere completamente addestrata dalla riga di comando, senza necessità di codifica. Avrai bisogno di una macchina con GPU e CUDA installati. È inoltre possibile specificare la posizione in cui devono essere archiviati i risultati intermedi ei punti di controllo del modello. È possibile aumentare la capacità di rete (che per impostazione predefinita è 16) per migliorare i risultati di generazione, al costo di più memoria. Per impostazione predefinita, se l'addestramento viene interrotto, riprenderà automaticamente dall'ultimo file sottoposto a checkpoint. Una volta terminato l'allenamento, puoi generare immagini dal tuo ultimo checkpoint. Se un checkpoint precedente conteneva un generatore migliore (cosa che spesso accade quando i generatori iniziano a degradarsi verso la fine dell'addestramento), puoi caricare da un checkpoint precedente con un altro flag. Una tecnica utilizzata sia in StyleGAN che in BigGAN sta troncando i valori latenti in modo che i loro valori si avvicinino alla media. Minore è il valore di troncamento, migliore sarà l'aspetto dei campioni a scapito della varietà dei campioni.
Caratteristiche
- Allenamento multi-GPU
- Piccole quantità di dati di addestramento
- Questo quadro consente anche di aggiungere una forma efficiente di auto-attenzione agli strati designati del discriminatore
- Più memoria GPU hai, più grande e migliore sarà la generazione dell'immagine
- Nvidia consiglia di avere fino a 16 GB per l'addestramento di immagini 1024x1024
- Distribuzione su AWS
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa è un'applicazione che può anche essere recuperata da https://sourceforge.net/projects/simple-stylegan2-pyt.mirror/. È stato ospitato in OnWorks per poter essere eseguito online nel modo più semplice da uno dei nostri Sistemi Operativi gratuiti.
