python train.py --outdir=./training-runs/pokemon --cfg=stylegan3-t --data=./data/pokemon32.zip \ --gpus=8 --batch=64 --mirror=1 --snap 10 --batch-gpu 8 --kimg 10000 --syn_layers 10 \ --superres --up_factor 2 --head_layers 7 \ --path_stem training-runs/pokemon/00000-...
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.00273.pdf代码地址：https://github.com/autonomousvision/stylegan_xl 这些变化结合了 Projected GAN 方法，超越了此前在 ImageNet 上训练 StyleGAN 的表现。为了进一步改进结果，研究者分析了 Projected GAN 的预训练特征网络，发现当计算机视觉的两种标准神经结构 CNN 和 ViT...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2202.00273.pdf 代码地址:https://github.com/autonomousvision/stylegan_xl 这些变化结合了 Projected GAN 方法,超越了此前在 ImageNet 上训练 StyleGAN 的表现。为了进一步改进结果,研究者分析了 Projected GAN 的预训练特征网络,发现当计算机视觉的两种标准神经结构 CNN 和 ViT [ ...
[SIGGRAPH'22] StyleGAN-XL: Scaling StyleGAN to Large Diverse Datasets - stylegan-xl/run_inversion.py at main · autonomousvision/stylegan-xl
Results from the Paper Edit Ranked #1 on Image Generation on Pokemon 256x256 Get a GitHub badge TaskDatasetModelMetric NameMetric ValueGlobal RankResultBenchmark Image Generation FFHQ 1024 x 1024 StyleGAN-XL FID 2.02 # 2 Compare Image Generation FFHQ 256 x 256 StyleGAN-XL FID 2.19 # 4...
代码地址:https://github.com/autonomousvision/stylegan_xl 这些变化结合了 Projected GAN 方法,超越了此前在 ImageNet 上训练 StyleGAN 的表现。为了进一步改进结果,研究者分析了 Projected GAN 的预训练特征网络,发现当计算机视觉的两种标准神经结构 CNN 和 ViT [ Dosovitskiy et al. 2021] 联合使用时,性能显著...
代码地址:https://github.com/autonomousvision/stylegan_xl 这些变化结合了 Projected GAN 方法,超越了此前在 ImageNet 上训练 StyleGAN 的表现。为了进一步改进结果,研究者分析了 Projected GAN 的预训练特征网络,发现当计算机视觉的两种标准神经结构 CNN 和 ViT [ Dosovitskiy et al. 2021] 联合使用时,性能显著...
代码地址:https://github.com/autonomousvision/stylegan_xl 这些变化结合了 Projected GAN 方法,超越了此前在 ImageNet 上训练 StyleGAN 的表现。为了进一步改进结果,研究者分析了 Projected GAN 的预训练特征网络,发现当计算机视觉的两种标准神经结构 CNN 和 ViT [ Dosovitskiy et al. 2021] 联合使用时,性能显著...
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