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96f828e29b
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feat: 修改 ginka 模型的损失值计算
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2025-03-31 13:46:33 +08:00 |
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4f7dbb6fb3
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fix: 训练报错
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2025-03-30 17:01:59 +08:00 |
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5669f49af0
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refactor: UNet 部分重写并改为条件注入模式
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2025-03-30 13:48:01 +08:00 |
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8872de3f13
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feat: 改进判别器与生成器网络
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2025-03-25 21:12:30 +08:00 |
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87f48dc8ee
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feat: 合并可选是否允许重复键
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2025-03-24 17:16:57 +08:00 |
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f169167409
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feat: 提高参数量
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2025-03-24 16:59:53 +08:00 |
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be20925fc8
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feat: 谱归一化
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2025-03-23 12:53:28 +08:00 |
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ca068bbea3
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feat: 修改下采样部分
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2025-03-22 18:19:24 +08:00 |
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fbfa5f3141
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feat: 降低 UNet 参数量
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2025-03-22 12:31:01 +08:00 |
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eb0626ef88
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feat: 增加 Minamo Model 模型深度
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2025-03-22 11:56:14 +08:00 |
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c9c52109ed
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fix: 指定训练集和验证集
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2025-03-21 13:25:12 +08:00 |
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0d833c20e2
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feat: 参数解析
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2025-03-21 12:45:42 +08:00 |
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171dcf60f1
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refactor: 重构损失函数部分
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2025-03-20 13:41:54 +08:00 |
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a801d6e357
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fix: GINKA train issue
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2025-03-19 21:32:48 +08:00 |
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fd72b1e7f4
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refactor: GINKA Model 改为 softmax 输出
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2025-03-19 21:24:29 +08:00 |
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452df38866
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perf: 加深 UNet 结构
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2025-03-19 16:25:20 +08:00 |
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09c63fedce
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refactor: GINKA 生成器使用 Minamo 作为损失值的一部分
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2025-03-18 23:51:14 +08:00 |
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1566acf691
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refactor: 重构 ginka 模型部分
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2025-03-18 21:11:53 +08:00 |
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9f62be3736
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init: Minamo Model
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2025-03-15 22:26:31 +08:00 |
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