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飞桨生成对抗网络开发套件--PaddleGAN,为开发者提供经典及前沿的生成对抗网络高性能实现,并支撑开发者快速构建、训练及部署生成对抗网络,以供学术、娱乐及产业应用。
GAN--生成对抗网络,被“卷积网络之父”Yann LeCun(杨立昆)誉为「过去十年计算机科学领域最有趣的想法之一」,是近年来火遍全网,AI研究者最为关注的深度学习技术方向之一。
请确保您按照安装文档的说明正确安装了PaddlePaddle和PaddleGAN
通过ppgan.apps接口直接使用应用:
from ppgan.apps import RealSRPredictor
sr = RealSRPredictor()
sr.run("docs/imgs/monarch.png")
更多应用的使用请参考ppgan.apps API
更多训练、评估教程:
您可以通过人工智能学习与实训社区AI Studio 的示例工程在线体验PaddleGAN的部分能力:
在线教程 | 链接 |
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2020.12.10
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最早于1961年被ACM(Association for Computing Machinery)首次提出并使用,国际顶尖开源组织包括Kubernates都采用SIGs的形式,使拥有同样特定兴趣的成员可以共同分享、学习知识并进行项目开发。这些成员不需要在同一国家/地区、同一个组织,只要大家志同道合,都可以奔着相同的目标一同学习、工作、玩耍~
PaddleGAN SIG就是这样一个汇集对GAN感兴趣小伙伴们的开发者组织,在这里,有百度飞桨的一线开发人员、有来自世界500强的资深工程师、有国内外顶尖高校的学生。
我们正在持续招募有兴趣、有能力的开发者加入我们一起共同建设本项目,并一起探索更多有用、有趣的应用。欢迎大家在加入群后联系我们讨论加入SIG并参与共建事宜。
SIG贡献:
paddle.vision.datasets
数据集的支持。我们非常欢迎您可以为PaddleGAN提供任何贡献和建议。大多数贡献都需要同意参与者许可协议(CLA)。当提交拉取请求时,CLA机器人会自动检查您是否需要提供CLA。 只需要按照机器人提供的说明进行操作即可。CLA只需要同意一次,就能应用到所有的代码仓库上。关于更多的流程请参考贡献指南。
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。
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