PyTorch-StudioGAN:StudioGAN是一个Pytorch库，为有条件无条件图像生成提供代表性的生成对抗网络（G...

StudioGAN是一个Pytorch库，为有条件/无条件图像生成提供了代表性的生成对抗网络（GAN）的实现。 StudioGAN旨在为现代GAN提供一个完全相同的场所，以便机器学习研究人员可以轻松比较和分析新想法。 特征 PyTorch的广泛GAN实施 使用CIFAR10，Tiny ImageNet和ImageNet数据集的GAN的综合基准 比原始实现更好的性能和更低的内存消耗 提供与最新的PyTorch环境完全兼容的预训练模型 支持多GPU（DP，DDP和多节点DistributedDataParallel），混合精度，同步批归一化，LARS，Tensorboard可视化以及其他分析方法 已实施的GAN 方法 会场 建筑学 GC 直流电 失利 EMA arXiv'15 CNN / ResNet 不适用 不适用 香草 错误的 ICCV'17 CNN / ResNet 不适用 不适用