# 展示效果display(Image(filename='./out_0/seed0002.png'))使用预训练的FFHQ模型生成图片 # 使用预训练的FFHQ模型生成图片python gen_images.py --outdir=out_1 --trunc=1 --seeds=2 \ --network=stylegan3-r-ffhq-1024x1024.pkl # 展示效果display(Image(filename='./out_1/seed0002.png'))使...
输入新的命令: python gen_images.py --outdir=out --trunc=1 --seeds=2 --network=./models/stylegan3-r-ffhq-1024x1024.pkl 终于,生成了一个人,但是总感觉奇形怪状~效果好像还不如以前。 继续悟道,继续修改命令: python gen_images.py --outdir=out --trunc=0.5 --seeds=1-100 --network=./mod...
--network=stylegan3-r-afhqv2-512x512.pkl # 展示效果 display(Image(filename='./out_0/seed0002.png')) 使用预训练的FFHQ模型生成图片 # 使用预训练的FFHQ模型生成图片 !python gen_images.py --outdir=out_1 --trunc=1 --seeds=2 \ --network=stylegan3-r-ffhq-1024x1024.pkl # 展示效果 displ...
虚拟人生成，Stylegan3安装配置攻略 虚拟⼈⽣成，Stylegan3安装配置攻略 Stylegan是由英伟达(⽪⾐⼑客⽼黄家的)实验室发布的虚拟⼈脸⽣成算法，可以⽆中⽣有，⽣成⾮常逼真的虚拟⼈，按现在流⾏的说法是数字⼈。AI通过学习⼤量的⾼清⼈脸图⽚之后，就能⽣成⼏⼗亿现实世界中不...
python gen_images.py --outdir=out --trunc=0.5 --seeds=1-100 --network=./models/stylegan3-r-ffhq-1024x1024.pkl 运行截图: 100张高清人脸,成功生成。图片会保存在stylegan3下面的out文件夹里面。 这里简单介绍一个下四个参数的含义。
--network=stylegan3-r-metfaces-1024x1024.pkl 1. 2. 3. # 展示效果 display(Image(filename='./out_2/seed0002.png')) 1. 2. 第四步,生成插值视频 分别使用预训练的AFHQv2模型、FFHQ模型、metfaces模型生成视频。 AFHQv2模型 # 展示效果
train.py--outdir=~/training-runs--cfg=stylegan3-r--data=~/datasets/metfacesu-1024x1024.zip\\--gpus=8--batch=32--gamma=6.6--mirror=1--kimg=5000--snap=5\\--resume=https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/research/stylegan3/versions/1/files/stylegan3-r-ffhqu-1024x1024.pkl...
stylegan3-r-afhqv2-512x512.pkl StyleGAN2 pre-trained models compatible with this codebase Access individual networks via https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/research/stylegan2/versions/1/files/<MODEL>, where <MODEL> is one of: stylegan2-ffhq-1024x1024.pkl, stylegan2-ffhq-512x512...
stylegan3-r-afhqv2-512x512.pkl StyleGAN2 pre-trained modelscompatible with this codebase Access individual networks viahttps://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/research/stylegan2/versions/1/files/<MODEL>, where<MODEL>is one of: stylegan2-ffhq-1024x1024.pkl,stylegan2-ffhq-512x512.pkl,sty...
stylegan3-r-afhqv2-512x512.pkl StyleGAN2 pre-trained models compatible with this codebase Access individual networks via https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/research/stylegan2/versions/1/files/<MODEL>, where <MODEL> is one of: stylegan2-ffhq-1024x1024.pkl, stylegan2-ffhq-512x512...