NVIDIA「Chat With RTX」を、RTX4060搭載ノートPCで動かす〜ローカルLLMでRAGを実現【イニシャルB】
GPU1枚、1日未満で学習！超高速学習GAN、「Lightweight GAN」
3つの要点 ✔️ Skip-Layer Excitationとself-supervised Discriminatorを提案し、パラメータの大幅削減に成功 ✔️ 少量データでも学習可能 ✔️ 1024×1024の画像もGPU1枚、数時間で学習可能 Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis written by Anonymous (Submitted on 29 Sep 2020) Comments: Accepted at ICLR2021 Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Image and Video Processing (eess.IV) Comm 概要 これまでのG
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