PG-SWGAN

Poids fermés ETH Zurich June 2019

Aucune estimation

Aucune exigence matérielle pour ce modèle

Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation
ETH Zurich
Type d'organisation
Academia
Pays
Switzerland
Publié
15 June 2019
Auteurs
Jiqing Wu, Zhiwu Huang, Dinesh Acharya, Wen Li, Janine Thoma, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Image generation
Tâche
Image generation
Format numérique
FP32

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

Données d'entraînement
tokens

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids
Closed — provider access only
Accès au modèle
Unreleased
Code d'entraînement
Open (non-commercial)

looks like code but no weights, no license specified: https://github.com/musikisomorphie/swd

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Pourquoi c'est suivi
SOTA improvement

"For fair comparison, we equip the same progressive growing architecture with our proposed SWGAN objective and its dual SWD blocks (PG-SWGAN). As shown in Fig. 3 (Right) and Fig. 5, our PG-SWGAN can outperform PG-WGAN in terms of both qualitative and quantitative comparison on the CelebA-HQ and LSUN datasets"

Confiance d'enregistrement
Unknown
Citations
136

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Sliced Wasserstein Generative Models
Dernière mise à jour
1 December 2025

Ce que les chiffres signifient

À propos de ce modèle

PG-SWGAN a été publié par ETH Zurich, dans le pays enregistré comme Switzerland, durant June 2019. Cela provient d'une organisation classée comme academia.

Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme exécutant la tâche de image generation.

C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

Son critère d'inclusion : sOTA improvement.

Réponses

PG-SWGAN — questions courantes

01

PG-SWGAN— combien de paramètres cela a-t-il ?

Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.

02

PG-SWGAN— qui l'a créé ?

Il a été publié par ETH Zurich, basé sur Switzerland, une organisation catégorisée comme academia.

03

PG-SWGAN— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans June 2019. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

04

PG-SWGAN— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme gérant la tâche de image generation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

05

PG-SWGAN— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.

06

PG-SWGAN— est-ce que c'est open source ?

Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 1 December 2025

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.