heart-du
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为什么绿植感觉一直生成的不太好。 ![Uploading image.png…]()
A garden where the shrubs are three-dimensional and layered, and every leaf and branch can be seen. 不够立体和真实
同样的问题，请问你有复现论文里的结果吗
可以加联系方式交流一下吗，我这么训完了也没有完整复现，效果上主要是比较容易出现模糊的问题。
DrealSR in the paper: 27.9 0.7628 0.3299 0.2363 151.88 6.4893 0.6005 65.11 0.6708 reproduce: 28.15 0.7832 0.3175 0.2332 164.45 6.867 0.4413 61.38 0.6167 It seems that the reproduced model has...
您好，我们正在follow你们的工作，有几个疑问，想确认一下，主要是数据和训练相关的； 1）关于SeeSR训练数据对的制作， 我看你们为了节省训练时间，提前制作退化数据，想知道你们把epoch设置为多少(代码中默认为1)，理论上epoch越大，数据集的随机性越强； 2）原始数据集主要包含：DIV8K、DIV2K、Flick2k、OST，以及1w张ffhq图片，想知道在使用脚本制作数据集之前，是不是全部事先crop成512大小（这样万物数据集的8K和2k占比增多），因为如果没有crop成512的话，人脸的1w张数据占比过多（接近一半都是人脸），我这边训练，发现很难收敛，不知道你们具体的设置； 3）还有就是ffhq是采用的原始1024尺寸进行crop，还是直接resize成512尺寸的； 4）最后，有注意到，你们在训练时用的是gt来提取tag，lq来提取representation，这样做有什么考虑吗？为什么不全部跟推理保持一致，采用lq来提取tag呢； 问题有点多，主要还是觉得你们做的工作很好，想复现follow一下，如果能答复的话，那非常感谢。
我这里采用论文中的数据集，直接制作40个epoch的seesr训练集，训练100K iter，最终的指标，FID相比论文中差很多。
I am using x-flux for training, but it can not enable zero3. Is there any place to be changed in the code.
I have the same question.
后续会有64G显卡能训练的模型释放出来吗