圖像生成推理算法主要利用訓練好的模型來生成符合特定特征或條件的高質量圖像。它支持加載各種經過訓練的GAN模型（如DCGAN、WGAN-GP、LSGAN、GGAN、PGGAN和StyleGAN），并基于隨機噪聲生成新圖像。該算法廣泛應用于圖像生成、圖像增強和數據增強等多個領域。
支持的計算資源
輸入/輸出
輸入樁
通過讀OSS數據組件，讀取OSS路徑下的模型文件。
通過圖像生成訓練組件，讀取該算法生成的模型文件。
配置此算法參數預訓練模型OSS路徑，選擇模型所在的OSS路徑。
輸出樁
無。
關于參數詳細說明，請參見下文中的參數說明。
配置組件
在Designer工作流頁面添加圖像生成推理組件，并在界面右側配置相關參數：
參數類型 | 參數 | 是否必選 | 描述 | 默認值 | |
字段設置 | 預訓練模型OSS路徑 | 否 | 若無上游OSS路徑或圖像生成訓練生成的模型文件傳入，需手動選擇模型文件所在的OSS路徑。 | 無 | |
輸出圖片OSS路徑 | 是 | 輸出圖片所在的OSS路徑。該路徑需與預訓練模型所處同一OSS Bucket。 | 無 | ||
參數設置 | 模型類型 | 是 | 選擇想要使用的圖像生成模型網絡，支持的網絡包含：DCGAN、WGAN-GP、LSGAN、GGAN、PGGAN和StyleGAN。 | dcgan | |
生成總樣本數 | 是 | 總共需要生成的樣本總數。 | 16 | ||
每批生成樣本個數 | 是 | 每批生成的樣本個數，批與批之間樣本差異大。 例如：當總共需要生成16個樣本時，每批生成4個樣本（分為4批）。 | 4 | ||
執行調優 | 選擇資源組 | 公共資源組 | 否 | 選擇節點規格（該算法僅支持GPU規格實例）、專有網絡。 | 無 |
專有資源組 | 否 | 選擇CPU核數、內存、共享內存、GPU卡數。 | 無 | ||
最大運行時長 | 否 | 組件最大運行時長，超過這個時間，作業會被終止。 | 無 | ||
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