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PyTorch-StudioGAN

PyTorch-StudioGAN

por POSTECH-CVLab · GitHub

StudioGAN é uma biblioteca Pytorch que fornece implementações de Redes Adversariais Generativas (GANs) representativas para geração de imagens condicionais/incondicionais.

# biggan# clean-fid# data-efficient-gan-training# deep-learning# generative-adversarial-network
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Em palavras simples

Gere imagens usando técnicas avançadas de IA com uma biblioteca para Redes Adversariais Generativas em Python.

⭐ Estrelas
3.5k
🍴 Forks
344
📜 Licença
—
Licença não especificada
📅 Criado
2020
🔄 Último commit
1 yr ago
🏷️ Categoria
biggan
💻 Linguagem
Python
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📈 Histórico de estrelas
3 4893 486
2026-07-072026-07-29
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📄 Sobre

StudioGAN é uma biblioteca Pytorch que fornece implementações de Redes Adversariais Generativas (GANs) representativas para geração de imagens condicionais/incondicionais.

PyTorch-StudioGAN tem 3.5k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 344 vezes. PyTorch-StudioGAN é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2020. Os seus principais temas são: biggan, clean-fid, data-efficient-gan-training, deep-learning.

❓ Frequently asked questions

O que é PyTorch-StudioGAN?

StudioGAN é uma biblioteca Pytorch que fornece implementações de Redes Adversariais Generativas (GANs) representativas para geração de imagens condicionais/incondicionais.

PyTorch-StudioGAN é de código aberto?

PyTorch-StudioGAN é um projeto de código aberto.

PyTorch-StudioGAN é gratuito?

Sim. PyTorch-StudioGAN é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Em que linguagem PyTorch-StudioGAN está escrito?

PyTorch-StudioGAN é escrito principalmente em Python.

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