У нас вы можете посмотреть бесплатно Face Generation with GLOW или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Face Generation with the GLOW normalizing flows architecture. We linearly interpolate between random points in the latent space, generating face images via GLOW as we go. It was trained on the aligned CelebA dataset I used Kim Seonghyeon (rosinality) implementation: https://github.com/rosinality/glow-py... This is a (very nice) PyTorch implementation. Original GLOW architecture from the paper: @misc{kingma2018glow, title={Glow: Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions}, author={Diederik P. Kingma and Prafulla Dhariwal}, year={2018}, eprint={1807.03039}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={stat.ML} } https://arxiv.org/abs/1807.03039