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git clone https://www.modelscope.cn/lskhh/ty_cv_unet_person-image-cartoon-wz_compound-models.git 进度
760tensorflowcv
当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重,可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令,或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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英德翻译自动译后编辑模型 用于机器翻译的自动译后编辑,可根据原文对翻译结果进行进一步修正,获取更好的翻译效果,该模型的ensemble系统(MinD)获WMT2020机器翻译大赛自动译后编辑任务 英德
730tensorflowwiki
基于连续语义增强的神经机器翻译模型介绍 本模型基于邻域最小风险优化策略,backbone选用先进的transformer-large模型,编码器和解码器深度分别为24和6,相关论文已发表于ACL 20
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基于连续语义增强的神经机器翻译模型介绍 本模型基于邻域最小风险优化策略,backbone选用先进的transformer-large模型,编码器和解码器深度分别为24和6,相关论文已发表于ACL 20
730tensorflownlp
基于连续语义增强的神经机器翻译模型介绍 本模型基于邻域最小风险优化策略,backbone选用先进的transformer-large模型,编码器和解码器深度分别为24和6,相关论文已发表于ACL 20
570tensorflownlp
DCT-Net人像卡通化模型-素描风 论文 | 项目主页 输入一张人物图像,实现端到端全图卡通化转换,生成素描风格虚拟形象,返回风格化后的结果图像。 其生成效果如下所示: 模型描述 该任务采用一种全
760tensorflowcv
使用原神头像数据集进行1000步训练后得到 基础模型为 DCT-Net人像卡通化 Clone with HTTP git clone https://www.modelscope.cn/nidhog
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原始模型:damo/cvunetperson-image-cartoon_compound-models 数据集:menyifang/dctnettrainclipartminims 8999个epo
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交互式机器翻译模型介绍 交互式机器翻译(Interactive Machine Translation)的输入为源文和译文前缀,输出为后续的译文,可以提高后续译文的翻译质量。当输入译文前缀的最后一个词
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DCT-Net人像卡通化模型 论文 | 项目主页 输入一张人物图像,实现端到端全图卡通化转换,生成二次元虚拟形象,返回卡通化后的结果图像。 其生成效果如下所示: 本仓库提供DCT-Net日漫风转换模
660tensorflowcv
当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重,可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令,或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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该模型当前使用的是默认介绍模版,处于“预发布”阶段,页面仅限所有者可见。 请根据模型贡献文档说明,及时完善模型卡片内容。ModelScope平台将在模型卡片完善后展示。谢谢您的理解。 作者昵称:Pro
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基于连续语义增强的神经机器翻译模型介绍 本模型基于邻域最小风险优化策略,backbone选用先进的transformer-large模型,编码器和解码器深度分别为24和6,相关论文已发表于ACL 20
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当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重,可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令,或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
410tensorflow
交互式机器翻译模型介绍 交互式机器翻译(Interactive Machine Translation)的输入为源文和译文前缀,输出为后续的译文,可以提高后续译文的翻译质量。当输入译文前缀的最后一个词
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当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重,可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令,或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重,可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令,或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
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基于连续语义增强的神经机器翻译模型介绍 本模型基于邻域最小风险优化策略,backbone选用先进的transformer-base模型,编码器和解码器深度分别为24和6,相关论文已发表于ACL 202
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DCT-Net人像卡通化模型 -原神风 模型创建说明 模型是根据DCT-Net人像卡通化模型进行的二次训练 DCT-Net人像卡通化-原神头像 版本说明 max_steps建议设置为300000
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