นี่คือแอป Windows ชื่อ Simple StyleGan2 สำหรับ Pytorch ซึ่งสามารถดาวน์โหลดรุ่นล่าสุดได้ในรูปแบบ v1.8.9.zip สามารถเรียกใช้ออนไลน์ได้ใน OnWorks ผู้ให้บริการโฮสต์ฟรีสำหรับเวิร์กสเตชัน
ดาวน์โหลดและเรียกใช้แอปนี้ทางออนไลน์ชื่อ Simple StyleGan2 สำหรับ Pytorch พร้อม OnWorks ฟรี
ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:
- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ
- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว
- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OS OnWorks จากเว็บไซต์นี้ แต่โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows ที่ดีกว่า
- 5. จากระบบปฏิบัติการ Windows ของ OnWorks ที่คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นและติดตั้ง
- 7. ดาวน์โหลดไวน์จากที่เก็บซอฟต์แวร์ลีนุกซ์ดิสทริบิวชันของคุณ เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถดับเบิลคลิกที่แอปเพื่อเรียกใช้แอปด้วย Wine คุณยังสามารถลองใช้ PlayOnLinux ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซแฟนซีบน Wine ที่จะช่วยคุณติดตั้งโปรแกรมและเกมยอดนิยมของ Windows
ไวน์เป็นวิธีเรียกใช้ซอฟต์แวร์ Windows บน Linux แต่ไม่จำเป็นต้องใช้ Windows Wine เป็นเลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Windows แบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถเรียกใช้โปรแกรม Windows ได้โดยตรงบนเดสก์ท็อป Linux โดยพื้นฐานแล้ว Wine พยายามนำ Windows กลับมาใช้ใหม่ให้เพียงพอตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้สามารถเรียกใช้แอปพลิเคชัน Windows เหล่านั้นทั้งหมดโดยไม่จำเป็นต้องใช้ Windows จริงๆ
ภาพหน้าจอ
Ad
Simple StyleGan2 สำหรับ Pytorch
DESCRIPTION
การใช้ Pytorch อย่างง่ายของ Stylegan2 ที่สามารถฝึกฝนได้อย่างสมบูรณ์จากบรรทัดคำสั่ง ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ด คุณจะต้องใช้เครื่องที่ติดตั้ง GPU และ CUDA คุณยังสามารถระบุตำแหน่งที่ควรจัดเก็บผลลัพธ์ระดับกลางและจุดตรวจสอบแบบจำลอง คุณสามารถเพิ่มความจุของเครือข่าย (ซึ่งมีค่าเริ่มต้นเป็น 16) เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์การสร้าง โดยเสียค่าใช้จ่ายจากหน่วยความจำที่มากขึ้น ตามค่าเริ่มต้น หากการฝึกถูกตัดออก การฝึกจะกลับมาทำงานต่อโดยอัตโนมัติจากไฟล์ที่ตรวจสอบล่าสุด เมื่อคุณฝึกเสร็จแล้ว คุณสามารถสร้างรูปภาพจากด่านล่าสุดของคุณ หากจุดตรวจสอบก่อนหน้านี้มีตัวสร้างที่ดีกว่า (ซึ่งมักจะเกิดขึ้นเมื่อตัวสร้างเริ่มลดระดับลงเมื่อสิ้นสุดการฝึก) คุณสามารถโหลดจากจุดตรวจสอบก่อนหน้าด้วยแฟล็กอื่นได้ เทคนิคที่ใช้ในทั้ง StyleGAN และ BigGAN กำลังตัดทอนค่าแฝงเพื่อให้ค่าใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ย ยิ่งค่าการตัดเล็กลงเท่าใด ตัวอย่างก็จะยิ่งปรากฏดีขึ้นเท่านั้นในราคาของความหลากหลายของตัวอย่าง
คุณสมบัติ
- การฝึกอบรมหลาย GPU
- ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนน้อย
- กรอบการทำงานนี้ยังช่วยให้คุณเพิ่มรูปแบบการเอาใจใส่ตนเองอย่างมีประสิทธิภาพไปยังชั้นที่กำหนดของผู้เลือกปฏิบัติ
- ยิ่งคุณมีหน่วยความจำ GPU มากเท่าใด การสร้างภาพก็จะยิ่งใหญ่ขึ้นและดีขึ้นเท่านั้น
- Nvidia แนะนำให้มีมากถึง 16GB สำหรับการฝึกภาพ 1024x1024
- การปรับใช้บน AWS
ภาษาโปรแกรม
หลาม
หมวดหมู่
นี่เป็นแอปพลิเคชันที่สามารถเรียกได้จาก https://sourceforge.net/projects/simple-stylegan2-pyt.mirror/ มีการโฮสต์ใน OnWorks เพื่อให้ทำงานออนไลน์ด้วยวิธีที่ง่ายที่สุดจากหนึ่งในระบบปฏิบัติการฟรีของเรา
