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a94b07bda8
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feat: 改进训练流程
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2025-04-20 22:06:20 +08:00 |
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ef0b7ffba2
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fix: 修复损失值计算
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2025-04-16 21:54:53 +08:00 |
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f6b1ad6ebd
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refactor: 课程训练
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2025-04-13 21:06:07 +08:00 |
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99f46150be
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perf: 改进 WGAN 训练
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2025-04-10 22:42:58 +08:00 |
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29cfb4d029
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refactor: 改为 Wasserstein GAN
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2025-04-06 18:44:18 +08:00 |
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4721e9a141
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feat: 改进生成器网络
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2025-04-01 12:53:52 +08:00 |
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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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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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a5510ef211
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feat: 改进模型与相似度计算
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2025-03-26 21:06:28 +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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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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724b6612d3
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feat: 加大判别器参数
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2025-03-24 13:48:30 +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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9b8cc45303
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feat: 循环执行对抗
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2025-03-22 20:19:49 +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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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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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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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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