Hej, mine kære venner, jeg har gode nyheder til dem, der venter spændt på DragGAN AI GitHub-kode. Den officielle DragGAN-kode er nu tilgængelig på XingangPan/DragGAN-side, koden er frigivet.
En spændende udvikling inden for dette felt er DragGAN AI, en kraftfuld GAN-baseret model specielt designet til at generere drag makeup-billeder i høj kvalitet og med mulighed for tilpasning.
Koden til DragGAN AI er sat til at blive frigivet på Github i juni.og giver forskere og entusiaster mulighed for at udforske og bruge denne banebrydende teknologi. Du kan finde den fulde guide til, hvordan du bruger DragGAN AI her.
Det officielle DragGAN AI Github-repositorium, som findes på https://github.com/XingangPan/DragGANer go-to-ressourcen til at få adgang til den officielle kodebase for DragGAN. Dette arkiv vedligeholdes af Xingang Pan, en førende forsker inden for computersyn og GAN'er.
Med den officielle frigivelse af koden vil brugerne få adgang til implementeringsdetaljer, prætrænede modeller og retningslinjer for træning af deres egne DragGAN-modeller.
Officiel DragGAN AI Github
Det officielle DragGAN AI Github-repositorium, som findes på https://github.com/XingangPan/DragGANer go-to-ressourcen til at få adgang til den officielle kodebase for DragGAN. Dette arkiv vedligeholdes af Xingang Pan, en førende forsker inden for computersyn og GAN'er.
Med den officielle frigivelse af koden vil brugerne få adgang til implementeringsdetaljer, prætrænede modeller og retningslinjer for træning af deres egne DragGAN-modeller.
Uofficiel version af DragGAN AI
For dem, der er ivrige efter at få en smagsprøve på DragGAN AI før den officielle kodeudgivelse, er en uofficiel version tilgængelig på en separat GitHub side. Du kan finde den på https://github.com/Zeqiang-Lai/DragGAN.
Selvom den måske ikke har alle de funktioner og finesser, som den officielle version har, giver denne uofficielle udgave stadig mulighed for at eksperimentere med DragGAN og udforske dens muligheder. Ved at klone koden og køre den på din computer, kan du generere dine egne drag makeup-billeder og endda bidrage til udviklingen af modellen.
DragGANs officielle hjemmeside | Sådan bruger du DragGAN AI |
DragGAN arbejder: Træk dig GAN | Træk din GAN-intro |
Kom godt i gang med DragGAN AI
Når den officielle DragGAN AI-kode er frigivet, kan du følge et par enkle trin for at komme i gang med denne spændende teknologi:
- Klon depotet: Begynd med at klone DragGAN AI-repositoriet fra den officielle Github-side (https://github.com/XingangPan/DragGAN) eller den uofficielle version (https://github.com/Zeqiang-Lai/DragGAN), hvis du ikke kan vente på den officielle udgivelse.
- Installer afhængigheder: DragGAN AI kræver, at visse afhængigheder er installeret. Følg instruktionerne i repository'et for at opsætte det nødvendige miljø, herunder de nødvendige deep-learning frameworks og biblioteker.
- Brug lidt tid på at forstå strukturen og organiseringen af DragGAN AI-kodebasen ved at udforske kodebasen. Gør dig fortrolig med de forskellige moduler og filer, der udgør modellen, så du kan navigere og ændre koden, så den passer til dine behov.
- Kør foruddannede modeller: Repositoryet forventes at indeholde prætrænede DragGAN-modeller, der kan bruges til at generere drag makeup-billeder. Følg instruktionerne for at indlæse de prætrænede modeller og generere prøvebilleder. Det vil give dig et indblik i mulighederne med DragGAN AI.
- Træn dine egne modeller: Når du føler dig fortrolig med de prætrænede modeller, kan du dykke ned i træningen af dine egne DragGAN-modeller. Repositoryet vil sandsynligvis give retningslinjer og instruktioner om, hvordan du træner modellerne på dit datasæt. Eksperimenter med forskellige hyperparametre og arkitekturer for at opnå de ønskede resultater.
Sådan installeres DragGAN AI
DragGAN AI: Potentielle anvendelser
DragGAN AI åbner op for en verden af muligheder inden for drag makeup. billedgenerering. Her er nogle potentielle anvendelser og brugsscenarier for DragGAN AI:
- Drag Makeup Design: Drag-artister og -entusiaster kan bruge DragGAN AI til at udforske nye makeup-designs og eksperimentere med forskellige stilarter. Ved at generere virtuelle drag makeup-billederkan de skubbe til grænserne for kreativitet og udvikle unikke looks.
- Træning i drag makeup: DragGAN AI kan være et værdifuldt værktøj til drag makeup-træning. Kommende dragartister kan bruge de genererede billeder som referencer og øve sig i at genskabe stilarterne på sig selv eller andre.
- Makeup-industrien: DragGAN AI kan også få betydning for makeup-industrien i bredere forstand. Makeupfirmaer kan bruge de genererede billeder til at udforske nye trends, teste produktkoncepter og udføre virtuelle makeupforsøg.
DragGAN AI GitHub-arkivet
Opbevaringssted | Beskrivelse |
---|---|
https://github.com/XingangPan/DragGAN | Officielt DragGAN AI-arkiv vedligeholdt af Xingang Pan |
https://huggingface.co/spaces/radames/DragGan | Demoversion af DragGAN AI |
Endeligt resumé:
DragGAN AI er en spændende udvikling inden for generative adversarial networks, der er specielt skræddersyet til at generere drag makeup-billeder af høj kvalitet. Med den officielle frigivelse af koden vil forskere og entusiaster få adgang til at udforske og bruge denne banebrydende teknologi.
Uanset om du vælger den officielle eller uofficielle version af DragGAN AIkan du begive dig ud på en kreativ og eksperimenterende rejse og skubbe til grænserne for drag makeup-design og mere til. Gør dig klar til at dykke ned i en verden af DragGAN AI og slip fantasien løs.