CGAN
本项目包含了第三届计图挑战赛计图 - 热身赛的代码实现。本项目采用了CGAN训练根据输入数字输出手写图像的模型。
需安装jittor训练框架 在一张3050训练需约10分钟
直接运行CGAN.py 参数保存在pkl文件
修改number自定义生成的id，运行CGAN.py
此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现，部分代码参考了 jittor-gan。
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN)
jittor-CGAN数字id生成
简介
本项目包含了第三届计图挑战赛计图 - 热身赛的代码实现。本项目采用了CGAN训练根据输入数字输出手写图像的模型。
安装
需安装jittor训练框架 在一张3050训练需约10分钟
运行环境
训练
直接运行CGAN.py 参数保存在pkl文件
推理
修改number自定义生成的id，运行CGAN.py
致谢
此项目基于论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 实现，部分代码参考了 jittor-gan。