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研究提出GAN压缩法 算力消耗不到1/9
2020-03-23
机器之心
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3月23日消息,近日,来自麻省理工学院、Adobe、上海交通大学的研究者提出了一种用于压缩条件GAN的通用方法。这一新技术在保持视觉保真度的同时,将pix2pix,CycleGAN和GauGAN等广泛使用的条件GAN模型的计算量减少到1/9~1/21。该方法适用于多种生成器架构、学习目标,配对或非配对设置。目前该研究的论文已被CVPR 2020大会收录,有关GAN压缩框架的PyTorch版也已开源。
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