Este é o aplicativo do Windows chamado Simple StyleGan2 para Pytorch cuja versão mais recente pode ser baixada como v1.8.9.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Simple StyleGan2 para Pytorch com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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Estilo SimplesGan2 para Pytorch
DESCRIÇÃO
Implementação Pytorch simples de Stylegan2 que pode ser completamente treinada a partir da linha de comando, sem necessidade de codificação. Você precisará de uma máquina com GPU e CUDA instalados. Você também pode especificar o local onde os resultados intermediários e os pontos de verificação do modelo devem ser armazenados. Você pode aumentar a capacidade da rede (cujo padrão é 16) para melhorar os resultados da geração, ao custo de mais memória. Por padrão, se o treinamento for interrompido, ele será retomado automaticamente a partir do último arquivo com ponto de verificação. Depois de terminar o treinamento, você pode gerar imagens de seu último ponto de verificação. Se um ponto de verificação anterior contiver um gerador melhor (o que geralmente acontece quando os geradores começam a se degradar no final do treinamento), você pode carregar de um ponto de verificação anterior com outro sinalizador. Uma técnica usada no StyleGAN e no BigGAN é truncar os valores latentes para que seus valores fiquem próximos da média. Quanto menor o valor de truncamento, melhor as amostras aparecerão ao custo da variedade da amostra.
Funcionalidades
- Treinamento multi-GPU
- Baixas quantidades de dados de treinamento
- Essa estrutura também permite que você adicione uma forma eficiente de autoatenção às camadas designadas do discriminador
- Quanto mais memória GPU você tiver, maior e melhor será a geração da imagem
- Nvidia recomendou ter até 16 GB para treinar imagens 1024x1024
- Implantação na AWS
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/simple-stylegan2-pyt.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
