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本项目为第三届计图人工智能挑战赛热身赛题目的实现，采用 Jittor 框架，通过 Conditional GAN 模型将随机噪声和类别标签映射为数字图片，实现数字的生成。
按照 https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/ 中说明安装 Jittor 依赖后，运行以下代码训练模型并测试模型的最终生成结果：
python3.7 CGAN.py
你可以将其中的 number 替换为任意数字序列，运行得到模型生成的数字图片结果。
number
A Jittor implementation of Conditional GAN (CGAN).
第三届计图人工智能挑战赛热身赛 Conditional GAN 数字生成任务
项目说明
本项目为第三届计图人工智能挑战赛热身赛题目的实现，采用 Jittor 框架，通过 Conditional GAN 模型将随机噪声和类别标签映射为数字图片，实现数字的生成。
运行方式
按照 https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/ 中说明安装 Jittor 依赖后，运行以下代码训练模型并测试模型的最终生成结果：
你可以将其中的
number替换为任意数字序列，运行得到模型生成的数字图片结果。