Stephen Edwin King (born September 21, 1947) is an American author. Widely known for his horror novels, he has been crowned the "King of Horror". [2] . He has also explored other genres, among them suspense, crime, science-fiction, fantasy, and mystery. [3] .

这篇我简单地记录一下在我自定义的数据集上训练最近大火的模型“StyleGAN3”，对GAN感兴趣的，可以到B站找相关的资料，例如 李沐大神的GAN精读 ，以及 唐宇迪大神的GAN系列解读 等。 我的环境： 由于部分算子是用CUDA 11.1来写的，所以CUDA要求11.1+。 目前手上算力不足的建议只简单测试一下或者暂时放弃，不然训模会很痛苦，这里给出StyleGAN2的训练指标，显卡使用的是NVIDIA Tesla V100，大家可以 自行参考。 可以参考 StyleGAN3论文解读 ，模型关键的地 …

2021年4月21日 · 生成对抗网络（GAN） 是 机器学习 中的一项最新创新，由 Ian J. Goodfellow 及其同事于2014年首次提出。 它是一组神经网络，以两人零和博弈的形式相互对抗。 博弈论（一个人的胜利就是另一个人的损失）。 它是用于无监督学习的生成模型的一种形式。 这里有一个生成器（用于从潜在空间中的某个点在数据上生成新实例）和鉴别器（用于将生成器生成的数据与实际或真实数据值区分开）。 最初，生成器生成虚假或伪造的数据，鉴别器可以将其分类为伪 …

# 训练阶段 # lod_training_kimg指生成图像分辨率加倍前所使用的真实图像数（以千计） # lod_transition_kimg指在新的层级下fading时所使用的真实图像数（以千计） # 一个训练阶段，分为training和transition两步 # 训练的过程是先发现比较粗颗粒的特征，生成小尺寸的图像 ...

s/kimg: Raw training speed, measured separately on Tesla V100 and A100 using our recommended Docker image. The number indicates how many seconds, on average, it takes to process 1000 images from the training set. The number tends to vary slightly over the course of training; typically by no more than ±20%.

s = dnnlib.EasyDict() s.kimg = cur_nimg / 1000.0 # Training phase. phase_dur = lod_training_kimg + lod_transition _kimg phase_idx = int (np.floor(s.kimg / phase_dur)) if phase_dur > 0 else...

2020年3月20日 · StyleGAN2本质上是通过假图像 生成器 generator与真图像判别器discrimnator之间的对抗，最终使判别器无法判别真假（对于由假图像和真图像共同组成的数据集，判别器给出正确标签的概率为 50%）。 其过程表现为两个 神经网络 的权重和偏置不断调整，使得对于生成器生成的假图像，判别器判别为假的概率最小，即：生成器神经网络的运算矩阵所表达的特征期望平均值（度量标准包括：FID、PPL、LPIPS等）逼近真实图像样本的平均值，且特征期望方差为 …

s/kimg: Raw training speed, measured separately on Tesla V100 and A100 using our recommended Docker image. The number indicates how many seconds, on average, it takes to process 1000 images from the training set. The number tends to vary slightly over the course of training; typically by no more than ±20%.

We propose an adaptive discriminator augmentation mechanism that significantly stabilizes training in limited data regimes. The approach does not require changes to loss functions or network architectures, and is applicable both when training from scratch and when fine-tuning an existing GAN on another dataset.

请问对抗生成网络中的styleGAN的kimg怎么理解？ 是指训练步数吗? 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。 知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视、时尚、文化等领域最具创造力的人群，已成为综合性、全品类、在诸多领域具有关键影响力的知识分享社区和创作者 …