我正在尝试将StyleGAN3与一个不断发展的数据集一起使用，我目前的逻辑如下：
- 训练约半小时
- 使用添加的图像重新生成数据集
- 使用--简历恢复培训
为了测试，我一直在使用metfaces数据集，从大约100张图像开始，每半小时向数据集添加大约50张新图像。
在恢复时，结果逐渐变得非常暗或非常亮。
我正在使用stylegan3 github:上建议的参数进行训练
train.py --cfg=stylegan3-r --gpus=1 --batch=32 --gamma=2 --batch-gpu=8 --mirror=1
关于如何使用不断增长的数据集进行训练，有什么建议吗？
100个图像是不够的，网络将崩溃。从至少1000张图像开始，但最好是10000张。