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par mit-han-lab · GitHub

[NeurIPS 2020] Augmentation différentiable pour un entraînement GAN efficace en données

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Entraînez des modèles IA à générer des images en utilisant seulement un petit nombre d'images d'exemple avec des techniques avancées.

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[NeurIPS 2020] Augmentation différentiable pour un entraînement GAN efficace en données

data-efficient-gans compte 1.3k étoiles sur GitHub. Il a été forké 174 fois. data-efficient-gans est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2020. data-efficient-gans est disponible sous licence BSD-2-Clause. Ses principaux thèmes sont : data-efficient, gans, generative-adversarial-network, image-generation.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que data-efficient-gans ?

[NeurIPS 2020] Augmentation différentiable pour un entraînement GAN efficace en données

data-efficient-gans est-il open source ?

data-efficient-gans est un projet open source. Il est distribué sous licence BSD-2-Clause.

data-efficient-gans est-il gratuit ?

Oui. data-efficient-gans est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est data-efficient-gans ?

data-efficient-gans est disponible sous licence BSD-2-Clause.

Dans quel langage data-efficient-gans est-il écrit ?

data-efficient-gans est écrit principalement en Python.

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