これは、Simple StyleGan2 for Pytorch という名前の Windows アプリで、その最新リリースは v1.8.9.zip としてダウンロードできます。 これは、ワークステーション用の無料のホスティング プロバイダーである OnWorks でオンラインで実行できます。
OnWorks で Pytorch 用の Simple StyleGan2 という名前のこのアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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Pytorch 用のシンプルな StyleGan2
DESCRIPTION
コマンドラインから完全にトレーニングできる Stylegan2 のシンプルな Pytorch 実装。コーディングは不要です。 GPU と CUDA がインストールされたマシンが必要です。 中間結果とモデル チェックポイントを保存する場所を指定することもできます。 ネットワーク容量 (デフォルトは 16) を増やして生成結果を向上させることができますが、メモリが増えます。 デフォルトでは、トレーニングが中断された場合、最後にチェックポイントされたファイルから自動的に再開されます。 トレーニングが完了したら、最新のチェックポイントから画像を生成できます。 以前のチェックポイントに優れたジェネレーターが含まれていた場合 (ジェネレーターがトレーニングの終わりに向かって劣化し始めるとよく発生します)、別のフラグを使用して以前のチェックポイントから読み込むことができます。 StyleGAN と BigGAN の両方で使用される手法は、潜在値を切り捨てて、それらの値が平均値に近づくようにすることです。 切り捨て値が小さいほど、サンプルの種類は減りますが、サンプルの表示は良くなります。
オプション
- マルチ GPU トレーニング
- 少量のトレーニング データ
- このフレームワークを使用すると、ディスクリミネーターの指定されたレイヤーに効率的な形式の自己注意を追加することもできます。
- GPU メモリが多ければ多いほど、画像生成はより大きく、より良くなります。
- Nvidia は、16x1024 の画像をトレーニングするために最大 1024GB を推奨しています
- AWS へのデプロイ
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/simple-stylegan2-pyt.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
