O uso do Código Contínuo de Python é criar os contatos dos parceiros com Nviri Stylegan2-Ada

Nesta lição, faremos os testes mais profundos e eficazes do modelo Pytorch Stalkangan2-Aado do NVIDI, mostra suas habilidades poderosas para produzir fotos fotorísticas positivas. O modelo FFHQ prescrito, os usuários podem produzir fotos de alta qualidade de uma última semente ou alterações psicológicas através da tradução do espaço dessa área entre diferentes sementes. Com a interface correta alimentada por widgets ativos, a lição é uma fonte importante de pesquisadores, artistas e aqueles que gostam de ver e testar as redes avançadas produzidas.

!git clone

Primeiro, combinamos o repositório Nviidia Saltylegan2-Aado Pytorch do GitHub no seu espaço atual de colob.

!mkdir -p stylegan2-ada-pytorch/pretrained
!wget  -O stylegan2-ada-pytorch/pretrained/ffhq.pkl

Nesta seção de código, o primeiro comando criou o diretório necessário (se não estiver disponível) armazenando belos modelos. O segundo mandamento está baixando o modelo FFHQ selecionado e salva no guia direto usado pelo modelo Styalganganam2-ADA.

import sys
sys.path.append('stylegan2-ada-pytorch')

Neste código, incluímos a palavra “style2-bantro-paytorch” na forma da pesquisa em python, para garantir que os módulos do armazenamento agora possam ser facilmente importados.

import torch
import numpy as np
import PIL.Image
import matplotlib.pyplot as plt
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display

Aqui, importe declarações e baixe bibliotecas importantes de leitura profunda, preços, processamento fotográfico, reconhecimento visual e controle eficaz em seu código. Essas bibliotecas garantem que você tenha ferramentas para construção, engano e expressões.

import legacy
import dnnlib


def generate_image(seed=42, truncation=1.0, network_pkl="stylegan2-ada-pytorch/pretrained/ffhq.pkl"):
    print(f'Generating image with seed {seed} and truncation {truncation}')
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
   
    with dnnlib.util.open_url(network_pkl) as f:                                # Load the pretrained generator network
        G = legacy.load_network_pkl(f)['G_ema'].to(device)
   
    z = torch.from_numpy(np.random.RandomState(seed).randn(1, G.z_dim)).to(device)   # Create a latent vector using the provided seed
    label = None  # FFHQ is unconditional


    with torch.no_grad():                                                             # Generate image
        img = G(z, label, truncation_psi=truncation, noise_mode="const")
   
    # Convert image tensor to uint8 and format for display
    img = (img + 1) * (255/2)
    img = img.clamp(0,255).to(torch.uint8)
    img = img[0].permute(1,2,0).cpu().numpy()
   
    plt.figure(figsize=(4,4))
    plt.imshow(img)
    plt.axis('off')
    plt.show()

Nesta seção, ele descreve o trabalho chamado Agence para formular o vetor latente com base em sementes, produzindo uma foto em um parâmetro TRnciona especificado e aplica e mostra a foto necessária usando o matplotlib.

def interpolate_images(seed1=42, seed2=123, steps=10, truncation=1.0, network_pkl="stylegan2-ada-pytorch/pretrained/ffhq.pkl"):
    print(f'Interpolating between seeds {seed1} and {seed2} with {steps} steps and truncation {truncation}')
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
   
    with dnnlib.util.open_url(network_pkl) as f:                              # Load the pretrained generator network
        G = legacy.load_network_pkl(f)['G_ema'].to(device)
   
    # Generate latent vectors for the two seeds
    z1 = torch.from_numpy(np.random.RandomState(seed1).randn(1, G.z_dim)).to(device)
    z2 = torch.from_numpy(np.random.RandomState(seed2).randn(1, G.z_dim)).to(device)
   
    # Create interpolation latent vectors
    alphas = np.linspace(0, 1, steps)
    z_interp = []
    for a in alphas:
        z_interp.append((1 - a) * z1 + a * z2)
    z_interp = torch.cat(z_interp, dim=0)
    label = None


    # Generate images for each interpolated latent vector
    with torch.no_grad():
        imgs = G(z_interp, label, truncation_psi=truncation, noise_mode="const")
   
    imgs = (imgs + 1) * (255/2)
    imgs = imgs.clamp(0,255).to(torch.uint8).cpu().numpy()
   
    plt.figure(figsize=(steps * 2, 2))                                          # Plot images in a row to visualize the interpolation
    for i in range(steps):
        plt.subplot(1, steps, i+1)
        img = np.transpose(imgs[i], (1,2,0))
        plt.imshow(img)
        plt.axis('off')
    plt.show()

Aqui, ele descreve o InterpoOte_images, que produz figuras no fechamento entre duas sementes com base em duas sementes. Carregar o gerador Stytracung Stylegangan3-Ada, inclui uma transformação suave entre os códigos latentes nos dois caracteres acima do número especificado de etapas, mostrando imagens que aparecem em uma linha para ver a tradução.

Uma imagem produzida por amostra

Em conclusão, mostramos uma vias variáveis e práticas usando o modelo Styalgangangan – Geral Adático de Status e Tradução do Espaço mais recente. Ao permitir que os usuários usem parâmetros como preços das sementes e qualidade de energia, o folheto fornece compreensão das imagens GaN com base no GaN e na criação.

Aqui está o Caderno de Colab do projeto acima. Além disso, não se esqueça de seguir Sane e junte -se ao nosso Estação de telégrafo incluindo LinkedIn grtópico. Não se esqueça de se juntar ao nosso 75k + ml subreddit.

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