HyperGAN/HyperGAN

何を解決するか

HyperGAN は PyTorch を使用して、生成的対抗ネットワーク（GAN）の構築、トレーニング、共有を簡素化します。開発者、研究者、アーティストが手動でのネットワークアーキテクチャ設計やデータ準備の複雑さから解放される、組み合わせ可能なフレームワークを提供します。

どう動くか

このプロジェクトは、JSON 設定テンプレートに基づいてモデルを作成できる高レベルな API とコマンドラインインターフェース（CLI）を提供します。フォルダ内の画像（不完全なデータを含む）からデータを読み込み、並列トレーニングの高速化バックエンドをサポートします。モデルは ONNX 形式にエクスポートでき、他のプロジェクトで利用可能です。

対象ユーザー

PyTorch のコードをゼロから大量に書く必要なく、合成データや画像を生成したい開発者、AI 研究者、デジタルアーティスト。

特徴

• 組み合わせ可能なアーキテクチャ：JSON でカスタムアーキテクチャを定義するか、カスタム PyTorch モジュールでコンポーネントを置き換える。
• 柔軟なトレーニング：教師なし学習、転移学習、オンライン学習をサポート。
• クロスプラットフォーム：Windows、OSX、Linux で動作。
• データの耐障害性：不完全なデータセットを扱うために、自動的に画像のリサイズとクロッピングを処理。
• モデル共有：異なる環境間でトレーニング済みモデルを共有・利用するための組み込みサポート。