rwml__adaptive_style_transfer:rwml__adaptive_style_transfer 源码
用于实时高清样式传输的样式感知内容丢失 Artsiom Sanakoyeu *,Dmytro Kotovenko *,Sabine Lang,BjörnOmmer ,在ECCV 2018中(口服) 网址: : 论文: : 请单击该图像以获取。 要求 python 2.7 张量流1.2。 PIL,numpy,scipy tqdm 推理 最简单的梵高例子 要开始对梵高风格的推论: 下载预训练模型 下载样本。 提取模型./models/文件夹和拍照样张来./data/文件夹。 运行以下命令: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py \ --model_name=model_van-gogh \ --phase=inference \
文件列表
rwml__adaptive_style_transfer-master.zip
(预估有个58文件)
rwml__adaptive_style_transfer-master
custom-start-docker-ast-picajgwill-v03-225ik.sh
214B
_env.sh
2KB
build.sh
107B
_henv_orko.sh
384B
custom-start-docker-ast.sh
886B
ops.py
3KB
start-docker-ast.sh
730B
evaluation
run_deception_score_vgg_16_wikiart.sh
1KB
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