Đây là ứng dụng Windows có tên Simple StyleGan2 dành cho Pytorch có bản phát hành mới nhất có thể tải xuống dưới dạng v1.8.9.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 là Simple StyleGan2 miễn phí cho Pytorch với OnWorks.
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
StyleGan2 đơn giản cho Pytorch
MÔ TẢ
Việc triển khai Pytorch Stylegan2 đơn giản có thể được đào tạo hoàn toàn từ dòng lệnh, không cần viết mã. Bạn sẽ cần một máy có cài đặt GPU và CUDA. Bạn cũng có thể chỉ định vị trí lưu trữ các kết quả trung gian và điểm kiểm tra mô hình. Bạn có thể tăng dung lượng mạng (mặc định là 16) để cải thiện kết quả tạo, với chi phí nhiều bộ nhớ hơn. Theo mặc định, nếu quá trình đào tạo bị gián đoạn, nó sẽ tự động tiếp tục từ tệp điểm kiểm tra cuối cùng. Khi bạn đã hoàn thành khóa đào tạo, bạn có thể tạo hình ảnh từ điểm kiểm tra mới nhất của mình. Nếu một điểm kiểm tra trước đó chứa một trình tạo tốt hơn, (điều này thường xảy ra khi các trình tạo bắt đầu giảm chất lượng khi kết thúc đào tạo), bạn có thể tải từ một điểm kiểm tra trước đó bằng một cờ khác. Một kỹ thuật được sử dụng trong cả StyleGAN và BigGAN là cắt bớt các giá trị tiềm ẩn để giá trị của chúng gần với giá trị trung bình. Giá trị cắt ngắn càng nhỏ, các mẫu sẽ xuất hiện càng tốt với chi phí đa dạng của mẫu.
Tính năng
- Đào tạo đa GPU
- Lượng dữ liệu đào tạo thấp
- Khung này cũng cho phép bạn thêm một hình thức tự chú ý hiệu quả vào các lớp được chỉ định của bộ phân biệt đối xử
- Bạn càng có nhiều bộ nhớ GPU, việc tạo hình ảnh sẽ càng lớn và tốt hơn
- Nvidia khuyến nghị có tối đa 16GB để đào tạo hình ảnh 1024x1024
- Triển khai trên AWS
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/simple-stylegan2-pyt.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.
