生成对抗网络

生成对抗网络DCGAN实践笔记

在AI内容生成领域，有三种常见的AI模型技术：GAN、VAE、Diffusion。其中，Diffusion是较新的技术，相关资料较为稀缺。VAE通常更多用于压缩任务，而GAN由于其问世较早，相关的开源项目和科普文章也更加全面，适合入门学习。博主从入门和学习角度用Tensorflow跑通了DCGAN，本文对其进行记录以及分享。1.简介GAN（GenerativeAdversarialNetwork）
电子云与长程纠缠·2023-07-30 12:42

TFGAN实现Conditional GAN

关于TFGAN、GAN的原理以及UnconditionalGAN都已经在之前的文章：简单易用的轻量级生成对抗网络工具库：TFGAN中说明了，本文内容主要是使用TFGAN实现ConditionalGAN模型
Daisy丶·2023-07-28 19:59

DCGAN 教程

在向其展示许多真实名人的照片后，我们将训练一个生成对抗网络(GAN）以产生新名人。
yanglamei1962·2023-07-27 22:52

深度学习编译器汇总

随着卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长-短期记忆（LSTM）和生成对抗网络（GAN）等多种深度学习模型的出现，简化各种DL模型的编程以实现其广泛采用至关重要。
算能开发者社区·2023-07-27 14:37

FID图像质量评估指标

分数越低代表两组图像越相似，或者说二者的统计量越相似FID分数常被用于评估由生成对抗网络（G
小崔的技术博客·2023-07-25 21:04

CVPR2023新作：基于面部对称性先验的三维生成对抗网络反演方法

Title:3DGANInversionWithFacialSymmetryPrior(带面部对称性先验的3DGAN反演)Affiliation:清华大学Authors:FeiYin,YongZhang,XuanWang,TengfeiWang,XiaoyuLi,YuanGong,YanboFan,XiaodongCun,YingShan,CengizÈOztireli,YujiuYangKeyw
upDiff·2023-07-25 20:15

GAN在SAR图像仿真中的应用

TargetRecognitionofSARImageBasedonCN-GANandCNNinComplexEnvironment文章来源：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9371694abstract:提出了一种基于约束朴素生成对抗网络
Nabhan·2023-07-25 13:43

GAN在图像超分辨领域的应用

相关GAN原理的介绍大家可以查看我之前的几篇博客，链接如下：生成对抗网络-GANhttps://blog.csdn.net/xs1997/article/details/130277123?
春末的南方城市·2023-07-25 13:36

深度学习训练营之生成对抗网络

深度学习训练营之生成对抗网络入门原文链接环境介绍GAN生成对抗网络的简单介绍前置工作定义超参数下载数据集配置数据模型训练模型定义模型训练保存模型原文链接本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章
无你想你·2023-07-24 16:21

AI日报：DragGAN通过拖拽像素点实现图像调整 等

这种方法在基于生成对抗网络（GAN）的操作中表现出色，并为图像编辑带来了新的可能性。该项目已在GitHub上开源，目前仅
go2coding·2023-07-23 07:32

生成模型理解

参考文章：http://www.cbww.cn/news/55654.shtml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
ICUD·2023-07-23 01:07

炼丹志 | 2021显卡挑选指南

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！
机器学习与AI生成创作·2023-07-22 19:35

解读Facebook CAN：如何给人工智能赋予艺术创作的力量

（具体可以参见Valse2017|生成对抗网络（GAN）研究年度进展评述-雷锋网(公众号：雷锋网)）利用GAN达到图像超分辨率和风格转换示例今年也有利用GAN做的简笔画到图像转换模型pix2pi
weixin_33730836·2023-07-22 00:01

Paint Transformer：以“笔画预测”的方式来作画！

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！来源：量子位AI已经能教你画油画了。随便给一张图，笔画序列秒秒钟呈现。比如世界名画蒙娜丽莎。亦或是写实类的小鸟。
机器学习与AI生成创作·2023-07-22 00:00

文献阅读笔记--GAN--Generative Adversarial NetworkGAN的原始论文-组会讲解

GenerativeAdversarialNetwork作者：IanGoodfellow时间：2014年会议：NIPS2014论文地址Arxiv：https://arxiv.org/abs/1406.2661BasicideaofGAN生成对抗网络
Flying Warrior·2023-07-20 14:43

DragGAN在Windows11中下载安装

DragGAN系统由生成对抗网络(GAN)提供技术支持，可以学习正确渲染各类对象及场景的细节。用户拖
暂时先用这个名字·2023-07-20 08:58

TextCNN 实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)

常见算法：例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。数据预处理：我将介绍如何准备数据集，包括数据清洗、特征提取和转换。这是深度学习模型成功的关
K同学啊·2023-07-20 07:27

生成对抗网络与优化算法（第十次组会）

生成对抗网络与优化算法（第十次组会）生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork)优化算法生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork)优化算法
码manba·2023-07-19 14:47

BiLSTM(双向LSTM)实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)

常见算法：例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。数据预处理：我将介绍如何准备数据集，包括数据清洗、特征提取和转换。这是深度学习模型成功的关
K同学啊·2023-07-18 18:17

文本生成图像工作简述4--扩散模型、自回归模型、生成对抗网络的对比调研

基于近年来图像处理和语言理解方面的技术突破，融合图像和文本处理的多模态任务获得了广泛的关注并取得了显著成功。文本生成图像（text-to-image）是图像和文本处理的多模态任务的一项子任务，其根据给定文本生成符合描述的真实图像，具有巨大的应用潜力，如视觉推理、图像编辑、视频游戏、动画制作和计算机辅助设计。目前，各种各样的模型已经开发用于文本到图像的生成，模型主要可以分为三大类：扩散模型（Diff
中杯可乐多加冰·2023-07-18 17:16

开启AI原型设计新时代：数字创意的崭新前景

每个赛道都建立在不同的底层技术逻辑之上，例如自然语言处理、计算机视觉和生成对抗网络（GAN）等，为AIGC行业带来了
摹客·2023-07-18 11:03

BiLSTM(双向LSTM)实现股票预测(TensorFlow2版)｜时间序列预测

常用神经网络架构：我将探索一些常用的神经网络架构，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。你将学习它们的结构、用途以及在实际问题中的
晨星同行·2023-07-18 05:33

TextCNN 实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)

常见算法：例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。数据预处理：我将介绍如何准备数据集，包括数据清洗、特征提取和转换。这是深度学习模型成功的关
晨星同行·2023-07-18 05:33

2020-10-13

中文语言理解基准测(CLUE)：https://www.cluebenchmarks.com/index.html生成对抗网络GAN：GAN的结构生成对抗网络中有一个生成器和一个判别器，生成器尽可能地生成会让判别器识别错误的样本
小小程序员一枚·2023-07-17 07:25

利用深度学习进行黑白照片着色：使用 Keras 构建 GAN 进行照片自动上色的详细实践指南

然而，随着深度学习的发展，我们可以利用生成对抗网络（G
快撑死的鱼·2023-07-17 07:29

强化学习从基础到进阶-案例与实践[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG、DQN、T
汀、人工智能·2023-07-17 04:20

【深度学习】：用于 GAN 的生成器架构 - 生成人脸

一、说明生成对抗网络（GAN）是机器学习中一个相对较新的概念，于2014年首次推出。他们的目标是合成与真实图像无法区分的人工样本，例如图像。
无水先生·2023-07-17 02:17

TensorFlow-GAN

TensorFlow-GAN（TF-GAN）是建立在TensorFlow之上的一个库，提供了用于训练和评估生成对抗网络（GAN）的工具和实用程序。
奋进的大脑袋·2023-07-16 12:54

换脸ai的方法分享！这几个换脸APP巨好用。

这种技术利用机器学习模型分析和学习大量的人脸数据，训练出一种“生成对抗网络”（GAN）模型，通过对待处理的图片进行编码，然后根据源图像和目标图像的相似度，自动生成合成图像，那么很多小伙伴可能没太听懂，也不知道该用什么进行操作
办公小技巧·2023-07-15 23:23

深度学习06-深度卷积生成对抗网络(DCGAN)

文章目录概述原理简介专业术语零填充转置卷积生成动漫图像算力选择数据集目录规划源代码数据源加载定义配置类定义模型训练可视化绘制损失绘制生成器图像变化其他项目CycleGANstargan概述GAN（GenerativeAdversarialNetwork）是一种生成模型，由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。GAN的基本思想是通过让生成器和判别器相互
liaomin416100569·2023-07-15 17:53

第G1周：生成对抗网络（GAN）入门

配置数据四、定义模型1.定义鉴别器2.定义生成器五、训练模型1.创建实例2.训练模型3.保存模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制一、课题背景和开发环境第G1周：生成对抗网络
派大星先生c·2023-07-15 08:56

ChatGPT: 从GPT-3.5到GPT-4，探索语言模型的演进之路

探索ChatGPT的演进之路在众多的语言模型中，ChatGPT作为一种基于生成对抗网络（GA
Calvin880828·2023-07-14 22:05

【计算机视觉 | 目标检测】术语理解9：AIGC的理解，对比学习，解码器，Mask解码器，耦合蒸馏，半耦合，图像编码器和组合解码器的耦合优化

生成对抗网络(GAN):使用GAN生成高质量图片。自动
旅途中的宽~·2023-07-14 16:33

Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold 笔记

现有的方法通过手动注释的训练数据或先验的3D模型来获得生成对抗网络（GANs）的可控性，但这些方法通常缺乏灵活性、精确性和通用性。
YYY7·2023-07-14 03:18

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
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他