生成对抗网络第10页

DragGAN 是什么

不同于之前大火的StableDiffusion与Midjourney使用的扩散模型，DragGAN是一款基于生成对抗网络（GANs）技术的图片编辑项目。

AI生成式曾小健2·2023-07-14 03:47

GAN（生成对抗网络）在合成时间序列数据中的应用（第二部分——利用GAN生成时间序列数据）

GAN（生成对抗网络）在合成时间序列数据中的应用（第二部分–TimeGAN与合成金融输入）（本文基本是对Jasen的《MachineLearningforAlgorithmicTrading》第二版的第

White__River·2023-06-24 09:25

超炫酷项目来袭！DragGAN 火爆开源社区！

不同于之前大火的StableDiffusion与Midjourney使用的扩散模型，DragGAN是一款基于生成对抗网络（GANs）技术的图片编辑项目。

程序员树先生·2023-06-22 16:05

Generative Adversarial Network（生成对抗网络）

目录GenerativeAdversarialNetwork（生成对抗网络）BasicIdeaofGANGANasstructuredlearningCanGeneratorlearnbyitselfCanDiscriminatorgenerateTheorybehindGANConditionalGANGenerativeAdversarialNetwork

keep--learning·2023-06-22 01:36

图像生成—使用GANs给出代码示例

文章目录图像生成简单介绍—使用GANs给出代码示例1.什么是生成对抗网络（GANs）2.准备数据集3.构建生成器和判别器4.训练GAN模型5.生成新图像6.总结图像生成简单介绍—使用GANs给出代码示例图像生成是指使用计算机算法生成图像的过程

百年孤独百年·2023-06-21 19:49

少样本条件下的电缆局部放电模式识别

选择深度卷积生成对抗网络（DCGAN）对局部放电灰度图进行扩充，构造基于盒维数的生成样本评价指标以验证生成样本的有效性；对比分析残差模块、网络深度对深度残差网络（ResNet）分类性能的影响，在此基础上提出一种简化的残差网络模型来匹配小

米朵儿技术屋·2023-06-21 02:34

行业报告 | AIGC发展研究

原创|文BFT机器人01技术篇深度学习进化史:知识变轨风起云涌已发生的关键步骤：人工神经网络的诞生反向传播算法的提出GPU的使用大数据的出现预训练和迁移学习生成对抗网络(GAN)的发明强化学习的成功应用自然语言处理的突破即将发生的关键步骤

BFT白芙堂·2023-06-19 21:58

行业报告 | 清华大学AIGC发展研究1.0震撼发布！（技术+未来篇）

文|BFT机器人01技术篇深度学习进化史:知识变轨风起云涌已发生的关键步骤：人工神经网络的诞生反向传播算法的提出GPU的使用大数据的出现预训练和迁移学习生成对抗网络(GAN)的发明强化学习的成功应用自然语言处理的突破即将发生的关键步骤

BFT白芙堂·2023-06-19 21:58

Pycharm远程开发之全局pip，激活远程虚拟环境pip，以及pip的--user选项

前言最近需要部署一下生成对抗网络的开发环境，我自己的笔记本没有带显卡，想到实验室的服务器有带显卡索性就用实验室服务器的环境开发，通过pycharm的远程开发功能连接到服务器，本来以为轻轻松松就可以开始写代码了

禾几头·2023-06-19 17:15

大数据发展前沿复习

对抗学习生成对抗网络（GAN）是非监督式学习的一种方法，透过两个神经网络相互博弈的方式进行学习。生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成。

秋叶原の黑猫·2023-06-19 05:10

GAN：生成对抗网络的突破与应用

其中，生成对抗网络（GAN）作为一种强大的生成模型，引起了广泛的关注和研究。GAN通过两个相互对抗的神经网络，即生成器和判别器，实现了以假乱真的图像、音频和文本的生成能力。

小正太浩二·2023-06-18 10:09

生成模型（自编码器、VAE、GAN）

文章目录自编码器Autoencoder潜在表示（latentrepresentation）VAE迁移学习生成对抗网络GAN李沐论文精读摘要导言相关工作Adversarialnet简单总结精读挖坑（上课内容来自

丸丸丸子w·2023-06-18 00:55

EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision--论文阅读笔记

Introduction一种高效无监督的生成对抗网络，称为EnlightenGAN，可以在没有低/正常光图像对的情况下进行训练Difficulties1)同步捕获损坏和地面实况图像相同的视觉场景是非常困难甚至不切实际的

zeronose·2023-06-17 09:35

什么是“AI GAN模型”

前言：AIGAN模型（ArtificialIntelligenceGenerativeAdversarialNetworkModel）指的是利用人工智能技术中的生成对抗网络（GAN）来进行数据生成和模拟的模型

A0_張張·2023-06-17 08:49

对抗网络实现动漫头像合成

tensorflow2.1.0版本写的，如果想要运行的话tensorflow至少在2.0.0版本以上，否则会出现一大堆的bug#(Anaconda一上来就给我装的tensorflow2.1.0版本了)#生成对抗网络结构说明

翟二狗爱学习·2023-06-16 20:31

【MMagic】底层视觉与MMEditing Plus版；小窥AIGC，生成模型涌现智慧，研究创造性的方向

MMagic支持各种基础生成模型，包括：无条件生成对抗网络(GANs)，条件生成对抗网络(GANs)内部学习扩散模型…自从MMEditing诞生以来，它一直是许多图像超分、编辑和生成任务

羞儿·2023-06-15 22:07

深入探究生成对抗网络（GAN）：原理与代码分析

应用领域1.1图像生成1.2图像编辑和重建1.3视频生成1.4文本生成1.5音乐生成1.1虚拟现实增强2.GAN的原理2.1核心概念2.2网络结构2.3损失函数2.4训练过程3.GAN图像生成任务应用生成对抗网络

旧言.·2023-06-15 09:07

走进人工智能|GANs AI时代下的前卫艺术

文章目录序言背景适用领域技术支持应用领域程序员如何学总结序言GANs（生成对抗网络）是一种机器学习技术，它由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。

万物皆可der·2023-06-14 19:26

什么是人工智能领域的 GAN

GAN是生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks）的简称，是一种深度学习框架，用于生成具有逼真度的新数据。

·2023-06-14 18:48

什么是人工智能领域的 Generative AI？

这些模型通常使用一种叫做“生成对抗网络（GANs）”的技术，它由一组生成模型和一组判别模型组成，能够训练出高质量的、真实的数据。除了GANs之外，还有很

·2023-06-14 18:48

太牛了，这个神奇工具让你的照片秒变宫崎骏漫画

采用的是神经风格迁移+生成对抗网络（GAN）的组合，转换速度快。

机器学习社区·2023-06-13 06:27

人工智能(pytorch)搭建模型11-pytorch搭建DCGAN模型，一种生成对抗网络GAN的变体实际应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型11-pytorch搭建DCGAN模型，一种生成对抗网络GAN的变体实际应用，本文将具体介绍DCGAN模型的原理，并使用PyTorch

微学AI·2023-06-12 19:44

基于 Wav2Lip-GFPGAN 深度学习模型的数字人Demo

所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧——赫尔曼·黑塞《德米安》Demo简单介绍Wav2Lip-GANWav2Lip-GAN是一种基于生成对抗网络（

山河已无恙·2023-06-10 15:07

用GANs来做数据增强

生成对抗网络(Generativeadversarialnetworks，简称GANs)由IanGoodfellow于2014年推出，近年来成为机器学习研究中非常活跃的话题。

AI研究院·2023-06-10 13:39

计算机视觉：转置卷积

转置卷积操作通常用于图像分割、生成对抗网络（GAN）和语音识别等任务中。在传统卷积操作中，我们使用一个滑动窗口（卷积核）来

青云遮夜雨·2023-06-09 10:21

三、让照片说话

研究人员认为，这需要时序生成对抗网络（TemporalGAN）来帮忙。这是一个端对端的语音驱动的面部动画合成模型，通过静止图像和一个语音生成人脸视频。

vandh·2023-06-08 23:12

DetailGAN

考虑到红外和可见光图像的特定信息，我们设计了两个损失函数，包括细节损失和目标边缘增强损失，以提高细节信息的质量并锐化红外目标的边缘，这在生成对抗网络的框架下实现。

保持客气哈·2023-06-08 13:05

U-Net结合GAN模型训练

然而，为了进一步提高分割的质量和细节，我们可以将U-Net与GAN（生成对抗网络）结合起来。1.U-Net简介U-Net是一种全卷积神经网络，由编码器和解码器组成。

Vous oublie@·2023-06-08 12:38

深度学习知识点总结（持续更新中）

文章目录知识点总结1.神经网络2.卷积神经网络(CNNs)3.循环神经网络(RNNs)4.深度强化学习(DRL)5.生成对抗网络(GANs)6.自编码器(Autoencoders)7.深度学习框架8.超参数调优

旧言.·2023-06-08 01:01

深度学习--神经网络全面知识点总结（持续更新中）

1.2神经元和激活函数1.3前向传播和反向传播1.4损失函数和优化算法深度神经网络2.1卷积神经网络（CNN）2.2循环神经网络（RNN）2.3长短期记忆网络（LSTM）2.4生成对抗网络（GAN）神经网络训练技巧

旧言.·2023-06-08 01:53

[Python图像识别] 四十九.图像生成之什么是生成对抗网络GAN？基础原理和代码普及

这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是

Eastmount·2023-06-07 20:51

人工智能基础部分20-生成对抗网络(GAN)的实现应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能基础部分20-生成对抗网络(GAN)的实现应用。生成对抗网络是一种由深度学习模型构成的神经网络系统，由一个生成器和一个判别器相互博弈来提升模型的能力。

微学AI·2023-06-07 18:08

生成模型经典算法-VAE&GAN（含Python源码例程）

生成模型文章目录生成模型1.概述2.生成模型典型结构-VAE&GAN2.1VAE2.1.1简介2.1.2模型处理流程2.2GAN2.2.1简介2.2.2生成对抗网络要点2.2.3生成对抗网络的训练准则2.2.4

Moresweet猫甜·2023-06-07 00:55

人工智能十年回顾 —— 从图像分类到聊天机器人治疗

目录2013：AlexNet和变分自动编码器2014：生成对抗网络2015年：ResNets和NLP的突破2016：阿尔法围棋2017：Transformer架构和语言模型2018：GPT-1、BERT

禅与计算机程序设计艺术·2023-06-06 21:13

TensorFlow 卷积神经网络实用指南：6~10

——《原则》，生活原则2.3.c六、自编码器，变分自编码器和生成对抗网络本章将介绍一种与到目前为止所看到的模型稍有不同的模型

布客飞龙·2023-04-21 11:05

【强化学习】GAIL

GenerativeAdversarialImitationLearning(GAIL)GAN基本概念在GAN生成对抗网络中，包含两个模型，一个生成模型，一个判别模型。

Luminous_song·2023-04-20 20:18

科研成果 | 不同调制方式的开源数据集及其数据扩增方式

GAN方法1.数据源网址：https://www.sigidwiki.com/wiki/VHF每种数据基本只有一条，所以要用的话只能进行数据扩征2.数据扩增两种方法：基于opencv的一些基础变换基于生成对抗网络的方法

惊鸿若梦一书生·2023-04-20 08:25

【AI算法学习】基于AutoEncoder的生成对抗网络

基于AutoEncoder的生成对抗网络：VAE-GANAutoEncoderVAEGANVAE-GANDCGANInfoGANss-InfoGAN论文链接"生成模型（Generativemodeling

镰刀韭菜·2023-04-20 01:52

CS20si 第8课:生成对抗网络GANs

这一部分课程的学习资料只对Stanford内部学生提供。所以使用网上一个比较全的GANs学习系列替代。

tech0ne·2023-04-19 23:27

生成对抗网络（GAN）理论概念、改进模型与练习题

生成对抗网络（GAN）生成对抗网络的基本概念模型提出模型类型模型功能模型目标模型结构模型训练模型实质模型缺点模型生成器的构造模型损失函数生成对抗网络的改进模型DCGANWGANWGAN-GPACGAN生成对抗网络的题型生成对抗网络的基本概念模型提出

北岛寒沫·2023-04-19 15:54

深度学习的一些基本概念—入门教程

文章目录深度学习的概念入门教程基础概念神经网络前向传播反向传播权重和偏置激活函数：损失函数优化器批处理常用模型卷积神经网络循环神经网络长短时记忆网络自编码器生成对抗网络实践中使用深度学习数据预处理监督学习模型非监督学习模型梯度下降法超参数调整模型评估模型部署结论深度学习的概念入门教程深度学习是一种人工智能技术

百年孤独百年·2023-04-19 01:30

多模态模型技术综述

1.2图像to文本的生成模型1.2.1M2模型（Meshed—MemoryTransformer）Memory-AugmentedEncoderMeshedDecoder2.text2Image2.1生成对抗网络

你干嘛，哎呦！·2023-04-19 00:39

论文翻译：X2CT-GAN: Reconstructing CT from Biplanar X-Rays with Generative Adversarial Networks

在这项工作中，我们建议使用生成对抗网络(GAN)框架从两个正交x射线重建CT。利用一种特殊设计的发生器网络，将数据维数从2D(x-ray)提高到3D(CT)，这是以往GAN

geng小球·2023-04-18 19:06

论文阅读【1】--PCWGAN-GP: A New Method for Imbalanced Fault Diagnosis of Machines

cnjs1994·2023-04-17 11:07

实验失败：利用MAE做生成对抗式超分实验失败记录

一、想法构思当时，看到MAE论文的时候，我就想能不能用MAE+生成对抗网络实现图像的超分？！所以有了这个实验。下面先介绍MAE干了什么。

方水云·2023-04-17 01:26

Stable Diffusion扩散模型

1GAN到StableDiffusion的改朝换代随着人工智能在图像生成，文本生成以及多模态生成等生成领域的技术不断累积，生成对抗网络（GAN）、变微分自动编码器（VAE）、normalizingflowmodels

Yuezero_·2023-04-16 07:21

论题：深度学习在图像识别中的应用与发展趋势

目录一、引言1.1图像识别技术的背景与意义1.2深度学习在图像识别中的作用1.3论文结构与安排二、深度学习基本原理2.1人工神经网络2.2卷积神经网络（CNN）2.3循环神经网络（RNN）2.4生成对抗网络

A等天晴·2023-04-15 16:49

《深入探讨：AI在绘画领域的应用与生成对抗网络》

目录前言：一引言二生成对抗网络（GAN）1生成对抗网络（GAN）简介2.使用GAN生成艺术作品的实现方法3,生成图像三GAN在艺术创作中的应用1风格迁移2图像生成：3图像修复：四使用GAN生成艺术作品的实现方法五成功案例六总结前言