tensorflow

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

原始模型：damo/cvunetperson-image-cartoon_compound-models 数据集：menyifang/dctnettrainclipartminims 8999个epo

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

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

细粒度动物识别（8k类）模型介绍 本模型是对含有动物的图像进行标签识别，无需任何额外输入，输出动物的类别标签，目前仅支持猫狗鹦鹉的动物类别。 模型描述 模型采用efficientnetv2-s网络结构

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。 Clone wi

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

tasks: portrait-matting portrait-matting portrait-matting portrait-matting widgets: task: portrait-

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

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

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

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

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

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

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。 本仓库提供DCT-Net日漫风转换模型，同时将汇总发布卡通化

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

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

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

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

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