deconvfaces:使用反卷积网络生成人脸 源码
用反卷积网络生成人脸 这个回购包含了用于训练和与反卷积网络连接的代码,该网络由改编,使用数据生。 需要 , , ,并与Python 3使用。 训练新模型 要训练新模型,只需运行: python3 faces.py train path/to/data 您可以使用-d指定反卷积层数,以生成更大的图像,前提是您的GPU拥有内存。 您可以使用批处理大小和每层内核数(分别使用-b和-k )直到内存适合为止,尽管这可能会导致更糟的结果或更长的训练时间。 使用6个反卷积层(批处理大小为8)和每层默认的内核数,在Nvidia Titan X卡(12 GB)上训练了一个模型,以在一天之内生成512x
文件列表
deconvfaces-master.zip
(预估有个16文件)
deconvfaces-master
img
example.gif
1.75MB
faces.py
5KB
requirements.txt
213B
faces
train.py
7KB
instance.py
16KB
generate.py
23KB
model.py
4KB
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