HyperGAN
HyperGAN 1.0 RC 2
開発者、研究者、アーティスト向けに構築された合成可能なGAN。
Hyperganは、リリース前とオープンベータ版です。
例/colorizerで生成されたロゴ
Hypergan YouTubeの詳細をご覧ください
Hyperganは、Pytorchに生成的な敵対的なネットワークを構築し、訓練と共有を簡単にします。
GANの一般的な紹介については、http：//blog.aylien.com/introduction-generative-adversarial-networks-code-tensorflow/を参照してください。
コミュニティの不一致に参加してください。
ここでは、changelog.mdを参照してください
OS：Windows、OSX、Linux
トレーニング用：
GPU：NVIDIA、GTX 1080+が推奨されます
pip3 install hypergan開発者向け：このリポジトリをダウンロードしてpython3 setup.py developを実行する
hypergan train preset:celeba -s 128x128x3 hypergan new mymodelこれにより、デフォルトの構成に基づいてmyModel.jsonが作成されます。 -cフラグで構成テンプレートを変更できます。
hypergan new mymodel -l --list-templatesまたは-lを含むすべての構成テンプレートを参照してください。
hypergan train folder/ -s 32x32x3 -c mymodel --resize import hypergan as hgこのAPIは現在1.0で作業中です。 1.0がリリースされる前にこれを読んでいる場合は、例を確認してください。
詳細については、gitbookドキュメントを参照してください。
my_gan = hg . GAN ( 'model.hypergan' )
batch_sample = my_gan . sample () gan = hg . GAN ( "default.json" , inputs = hg . inputs . ImageLoader (...))
trainable_gan = hg . TrainableGAN ( gan )
for step in trainable_gan . train ():
print ( "I'm on step " , step )https://github.com/hypergan/hypergan/tree/master/examplesを参照してください
チュートリアルhttps://hypergan.gitbook.io/hypergan/tutorialsを参照してください
pip install hypergan # Train a 32x32 gan with batch size 32 on a folder of pngs
hypergan train [folder] -s 32x32x3 -b 32 --config [name] hypergan sample [folder] -s 32x32x3 -b 32 --config [name] --sampler batch_walk --save_samplesデフォルトでは、Hyperganはトレーニングサンプルをディスクに保存しません。これを変更するには、 --save_samplesを使用します。
詳細なリストを表示するには、実行します
hypergan -hバックエンドを次のように切り替えることができます。
hypergan [...] -B cpuCPUでトレーニングしないでください！遅すぎます。
Cuda、Nvidia Drivers、Pillow、Pytorch、Pytorch Visionが最新バージョンであることを確認してください。
助けについては不一致を確認してください。
Hyperganを変更したい場合
git clone https://github.com/hypergan/hypergan
cd hypergan
python3 setup.py developバージョンの競合を避けるために、 pip3 uninstall hyperganください。
新しいネットワークを構築するには、データセットが必要です。
Hyperganのデータセットは、簡単に作成できることを目的としています。画像のフォルダーを使用するだけです。ネストされたフォルダーも機能します。
Hyperganは、あらゆる種類の汚れたデータに回復力があるように構築されています。デフォルトでは、画像がサイズ変更され、必要に応じてトリミングされます。
追加の画像スケーリングオプションについては、 --nocrop 、 --random_crop 、および--resize参照してください。
1.0リリースの機能のリスト：
プルリクエストでショーケースを提出してください！
詳細については、#Showcase Roomを参照してください
現在、金融スポンサーを受け入れています。 （オプション）のスポンサーはここにリストされています。
https://github.com/sponsors/hypergan
貢献は大歓迎で高く評価されています！ [問題]タブに多くの未解決の問題があります。不一致に参加してください。
貢献する方法をご覧ください。
Hyperganはセマンティックバージョンを使用します。 http://semver.org/
TLDR： XYZ
HyperGAN Community
HyperGAN, (2016-2020+),
GitHub repository,
https://github.com/HyperGAN/HyperGAN
Hyperganには保証もサポートもありません。
