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Jittor计图挑战热身赛代码仓库。队伍:YCLab
本项目包含了第三届计图挑战赛计图 - 草图生成风景比赛的代码实现。本项目的特点是:采用了 CGAN方法,完成了样例代码的TODO部分,成功生成了队员的手机号。
本项目可在 1 张 2060s 上运行,训练时间约为 6 小时。
discriminator_last.pkl与generator_last.pkl是预训练好的模型,须与CGAN.py置于同一目录下。
discriminator_last.pkl
generator_last.pkl
CGAN.py
训练可以执行如下指令:
python CGAN.py
训练完成之后便会在目录下得到result.png
result.png
热身赛暂时未实现评估程序。
本项目包含了第三届计图挑战赛热身赛的代码实现,采用了规范的Jittor Conditional GAN网络架构对给定的用户ID进行处理,从而能够正常输出ID对应的图像。
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Jittor 计图挑战热身赛 baseline
Jittor计图挑战热身赛代码仓库。队伍:YCLab
简介
本项目包含了第三届计图挑战赛计图 - 草图生成风景比赛的代码实现。本项目的特点是:采用了 CGAN方法,完成了样例代码的TODO部分,成功生成了队员的手机号。
安装
本项目可在 1 张 2060s 上运行,训练时间约为 6 小时。
运行环境
安装依赖
预训练模型
discriminator_last.pkl
与generator_last.pkl
是预训练好的模型,须与CGAN.py
置于同一目录下。训练
训练可以执行如下指令:
训练完成之后便会在目录下得到
result.png
推理
热身赛暂时未实现评估程序。