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再现AttnGAN的Pytorch实现在论文AttnGAN:带有注意生成的对抗网络的细粒度文本到图像生成中的AttnGAN再现AttnGAN的Pytorch实现在AttnGAN:带有注意生成性对抗网络的细粒度的文本到图像生成中的方法,张鹏川,黄秋元,张涵,Z哲,黄小雷,何小东。 (这项工作是在Tao担任Microsoft Research实习生时执行的)。 依赖项python 2.7 Pytorch此外,请将项目文件夹添加到PYTHONPATH并pip安装以下软件包:python-dateutil easydict pand
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AttnGAN-master.zip (44个子文件)
AttnGAN-master
.gitignore 59B
data
.gitignore 14B
framework.png 281KB
code
trainer.py 22KB
.gitignore 17B
miscc
__init__.py 70B
utils.py 11KB
config.py 2KB
losses.py 8KB
datasets.py 11KB
pretrain_DAMSM.py 10KB
cfg
bird_attnDCGAN2.yml 678B
eval_coco.yml 433B
DAMSM
coco.yml 552B
bird.yml 569B
coco_attn2.yml 675B
eval_bird.yml 453B
eval_bird_attnDCGAN2.yml 462B
bird_attn2.yml 657B
main.py 5KB
GlobalAttention.py 4KB
model.py 21KB
example_bird.png 588KB
models
.gitignore 24B
LICENSE 1KB
example_coco.png 671KB
README.md 4KB
DAMSMencoders
.gitignore 14B
eval
requirements.txt 88B
data
captions.pickle 6.12MB
bird_AttnGAN2.pth 27.17MB
text_encoder200.pth 7.92MB
__init__.py 70B
eval.py 8KB
miscc
__init__.py 70B
utils.py 6KB
config.py 1KB
README.md 1KB
main.py 3KB
dockerfile.gpu 642B
dockerfile.cpu 403B
GlobalAttention.py 4KB
FreeMono.ttf 336KB
model.py 21KB
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