Đây là ứng dụng Windows có tên DCVGAN, có thể tải xuống bản phát hành mới nhất dưới dạng ICIP2019.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên DCVGAN với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH
Ad
DCVGAN
MÔ TẢ
Bài báo này đề xuất một kiến trúc GAN mới để tạo video với các video chuyên sâu và video màu. Mô hình được đề xuất sử dụng rõ ràng thông tin về độ sâu trong chuỗi video làm thông tin bổ sung cho sơ đồ tạo video dựa trên GAN để làm cho mô hình hiểu động lực cảnh chính xác hơn. Mô hình sử dụng các cặp video màu và video độ sâu để đào tạo và tạo video bằng hai bước. Tạo video độ sâu để lập mô hình động của cảnh dựa trên thông tin hình học. Để thêm màu thích hợp vào thông tin hình học của cảnh, quá trình dịch miền từ độ sâu sang màu được thực hiện cho từng ảnh. Mô hình này có ba mạng trong máy phát điện. Ngoài ra, mô hình có hai bộ phân biệt đối xử.
Tính năng
- Máy phát điện
- phân biệt đối xử
- Yêu cầu Python3.7, PyTorch, FFmpeg, OpenCV và GraphViz
- Bộ dữ liệu biểu cảm khuôn mặt
- Bộ dữ liệu cử chỉ tay
- Đào tạo, lấy mẫu và đánh giá
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/dcvgan.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
