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  GAN | 論文精讀 Generative Adversarial Nets

  提出一個GAN （Generative Adversarial Nets） （1）生成模型G（Generative），是用來得到分布的，在統(tǒng)計學眼里，整個世界是通過采樣不同的分布得到的，生成東西的話，目前就是要抓住一個數(shù)據(jù)的分布， （2）辨別模型D（D） ,他是來辨別你的樣本究竟是從真實世界來的呢，還是來自

  2024年02月11日

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  Generative Adversarial Network

  Goodfellow， 2014年 文獻閱讀筆記--GAN--Generative Adversarial NetworkGAN的原始論文-組會講解_gan英文論文_Flying Warrior的博客-CSDN博客 啟發(fā)：如何看兩個數(shù)據(jù)是否來自同一個分布？ 在統(tǒng)計中，two sample test。訓練一個二分類的分類器，如果能分開這兩個數(shù)據(jù)，說明來自不同的分布；反之來

  2024年02月16日

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  GAN（Generative Adversarial Nets (生成對抗網(wǎng)絡)）

  一、GAN 1、應用 GAN的應用十分廣泛，如圖像生成、圖像轉換、風格遷移、圖像修復等等。 2、簡介 生成式對抗網(wǎng)絡是近年來復雜分布上無監(jiān)督學習最具前景的方法之一。模型通過框架中（至少）兩個模塊：生成模型（Generative Model，G）和判別模型（Discriminative Model，D）的互相

  2024年02月04日

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• 生成對抗網(wǎng)絡 – Generative Adversarial Networks | GAN

  目錄 生成對抗網(wǎng)絡 GAN 的基本原理 非大白話版本 第一階段：固定「判別器D」，訓練「生成器G」

  2024年04月15日

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• 【深度學習】生成對抗網(wǎng)絡Generative Adversarial Nets

  ????????本文是GAN網(wǎng)絡的原始論文，發(fā)表于2014年，我們知道，對抗網(wǎng)絡是深度學習中，CNN基礎上的一大進步； 它最大的好處是，讓網(wǎng)絡擺脫訓練成“死模型”到固定場所處去應用，而是對于變化的場景，網(wǎng)絡有一個自己的策略； 這是非常值得研究的課題。 本文記錄了原

  2024年02月15日

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  Generative Adversarial Network（生成對抗網(wǎng)絡）

  目錄 Generative Adversarial Network（生成對抗網(wǎng)絡） Basic Idea of GAN GAN as structured learning Can Generator learn by itself Can Discriminator generate Theory behind GAN Conditional GAN Generation （生成器） ?Generation是一個neural network，它的輸入是一個vector，它的輸出是一個更高維的vector，以圖片生成為例，輸

  2024年02月09日

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• python- 用GAN（Generative Adversarial Networks）實現(xiàn)，用于生成手寫數(shù)字圖片。

  用GAN（Generative Adversarial Networks）實現(xiàn)，用于生成手寫數(shù)字圖片。 導入 PyTorch 和相關的庫，包括： torch : PyTorch 庫。 torch.nn : PyTorch 中的神經(jīng)網(wǎng)絡模塊。 torch.optim : PyTorch 中的優(yōu)化器。 torch.nn.functional : PyTorch 中的函數(shù)式接口。 torch.utils.data : PyTorch 中的數(shù)據(jù)加載器。 torchvision :

  2024年02月03日

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  VQGAN（Vector Quantized Generative Adversarial Network）模型簡介

  論文：Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis VQGAN (Vector Quantized Generative Adversarial Network) 是一種基于 GAN 的生成模型，可以將圖像或文本轉換為高質量的圖像。該模型是由 OpenAI 研究團隊在 2021 年發(fā)布的。 VQGAN 模型使用了兩個核心部分：Vector Quantization (VQ) 和 GAN。其中 VQ 是

  2024年02月08日

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  AIGC實戰(zhàn)——ProGAN(Progressive Growing Generative Adversarial Network)

  我們已經(jīng)學習了使用生成對抗網(wǎng)絡 (Generative Adversarial Network, GAN) 解決各種圖像生成任務。 GAN 的模型架構和訓練過程具有很高的靈活性，通過改進 GAN 架構設計和訓練過程，研究人員提出了多種不同的網(wǎng)絡架構，本節(jié)中，我們將介紹 ProGAN ( Progressive Growing Generative Adversarial Net

  2024年04月09日

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  AIGC實戰(zhàn)——StyleGAN(Style-Based Generative Adversarial Network)

  StyleGAN ( Style-Based Generative Adversarial Network ) 是于 2018 年提出的一種生成對抗網(wǎng)絡 ( Generative Adversarial Network , GAN ) 架構，該架構建立在 ProGAN 基礎之上。實際上， StyleGAN 與 ProGAN 的判別器是相同的，只有生成器發(fā)生了變化。本節(jié)中，我們將介紹 StyleGAN ( Style-Based Generative Adversari

  2024年04月11日

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