From 2bb0a22b5cf1d72f665f749419123f905a0eec99 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kyubum Shin Date: Tue, 13 Sep 2022 22:50:30 +0900 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?[Fix]=20facebookresearch=5Fpytorch-gan-zoo-pgan?= =?UTF-8?q?=20=EB=A6=AC=EB=B7=B0=20=EB=B0=98=EC=98=81=20(#67)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- facebookresearch_pytorch-gan-zoo_pgan.md | 12 ++++++------ 1 file changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/facebookresearch_pytorch-gan-zoo_pgan.md b/facebookresearch_pytorch-gan-zoo_pgan.md index 958f0a2..4e0abf5 100644 --- a/facebookresearch_pytorch-gan-zoo_pgan.md +++ b/facebookresearch_pytorch-gan-zoo_pgan.md @@ -22,18 +22,18 @@ demo-model-link: https://huggingface.co/spaces/pytorch/PGAN import torch use_gpu = True if torch.cuda.is_available() else False -# 이 모델은 유명인들의 고해상도 얼굴 데이터셋 "celebA"로 학습되었습니다 -# 아래 모델의 출력은 512 x 512 픽셀의 이미지입니다 +# 이 모델은 유명인들의 고해상도 얼굴 데이터셋 "celebA"로 학습되었습니다. +# 아래 모델의 출력은 512 x 512 픽셀의 이미지입니다. model = torch.hub.load('facebookresearch/pytorch_GAN_zoo:hub', 'PGAN', model_name='celebAHQ-512', pretrained=True, useGPU=use_gpu) -# 아래 모델의 출력은 256 x 256 픽셀의 이미지입니다 +# 아래 모델의 출력은 256 x 256 픽셀의 이미지입니다. # model = torch.hub.load('facebookresearch/pytorch_GAN_zoo:hub', # 'PGAN', model_name='celebAHQ-256', # pretrained=True, useGPU=use_gpu) ``` -모델의 입력값으로는 `(N, 512)`크기의 노이즈(noise) 벡터입니다. `N`은 생성하고자 하는 이미지의 개수를 뜻합니다. +모델의 입력은 `(N, 512)` 크기의 노이즈(noise) 벡터입니다. `N`은 생성하고자 하는 이미지의 개수를 뜻합니다. 이 노이즈 벡터들은 함수 `.buildNoiseData`를 통하여 생성 할 수 있습니다. 이 모델은 노이즈 벡터를 받아서 이미지를 생성하는 `.test` 함수를 가지고 있습니다. @@ -63,8 +63,8 @@ GAN의 점진적인 증가(Progressive Growing of GANs)는 Karras와 그 외[1] ### 요구사항 -- 현재는 Python3 에서만 지원합니다 +- 현재는 Python3 에서만 지원합니다. ### 참고 -- [Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation](https://arxiv.org/abs/1710.10196) +- [1] Tero Karras et al, [Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation](https://arxiv.org/abs/1710.10196)