이것은 최신 릴리스를 v2.zip으로 다운로드할 수 있는 Pytorch용 Simple StyleGan1.8.9라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 Simple StyleGan2 for Pytorch라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린샷:
Pytorch용 단순 StyleGan2
설명 :
코딩이 필요 없이 명령줄에서 완전히 학습할 수 있는 Stylegan2의 간단한 Pytorch 구현입니다. GPU와 CUDA가 설치된 머신이 필요합니다. 중간 결과 및 모델 체크포인트를 저장할 위치를 지정할 수도 있습니다. 네트워크 용량(기본값은 16)을 늘려 더 많은 메모리를 사용하여 생성 결과를 개선할 수 있습니다. 기본적으로 교육이 중단되면 마지막 체크포인트 파일에서 자동으로 다시 시작됩니다. 학습을 마치면 최신 체크포인트에서 이미지를 생성할 수 있습니다. 이전 체크포인트에 더 나은 제너레이터가 포함된 경우(트레이닝이 끝날 무렵 제너레이터 성능이 저하되기 시작하는 경우가 많음) 다른 플래그를 사용하여 이전 체크포인트에서 로드할 수 있습니다. StyleGAN과 BigGAN 모두에서 사용되는 기술은 잠재 값을 잘라내어 값이 평균에 가까워지도록 하는 것입니다. 잘림 값이 작을수록 샘플 다양성을 희생시키면서 샘플이 더 잘 나타납니다.
기능
- 다중 GPU 교육
- 적은 양의 교육 데이터
- 이 프레임워크를 사용하면 판별자의 지정된 레이어에 효율적인 형태의 self-attention을 추가할 수 있습니다.
- GPU 메모리가 많을수록 이미지 생성이 더 크고 더 좋아집니다.
- Nvidia는 16x1024 이미지 훈련을 위해 최대 1024GB를 권장합니다.
- AWS에 배포
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/simple-stylegan2-pyt.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.