CycleGAN风格迁移第11页

CycleGAN代码运行

从github上clone了一个cycleGAN项目，试着在服务器上运行一下！

是lu牙·2022-11-20 15:40

CycleGAN的介绍与实现效果

本篇文章将会介绍cyclegan的基本原理以及实现的效果。

曲鸿泽·2022-11-20 15:09

深度学习论文代码复现——CycleGAN和pix2pix

一：前期代码准备从GitCode（服务器在国内，访问比较快）中将开源代码copy下来地址：mirrors/junyanz/pytorch-cyclegan-and-pix2pix·GitCode也可从github

不想学习的打工人·2022-11-20 15:37

基于pytorch的cyclegan，实现风格转换

UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks原文地址：https://arxiv.org/abs/1703.105931、概述cyclegan

陈陈陈丶陈天宝·2022-11-20 15:37

CycleGAN 源码解析

转载自：(7条消息)CycleGAN官方pytorch源码解读_Quality5899的博客-CSDN博客_cyclegan源码https://blog.csdn.net/Quality5899/article

深度科研·2022-11-20 15:33

【cycleGAN代码学习笔记】

原文地址：cycleGAN模型构建及代码解读及细节_HNU_刘yuan的博客-CSDN博客_cyclegan代码cycleGAN简介cycleGAN是一种由GenerativeAdversarialNetworks

滢滢码仔·2022-11-20 15:02

【论文笔记】CycleGAN（基于PyTorch框架）

CycleGAN（基于PyTorch框架）0.论文简介0.1本文主要的工作0.2引言0.3方法1.代码结构1.1根目录中的文件1.1.1train.py文件1.1.2test.py文件1.2根目录中的文件夹

鲤鱼王的成长之路·2022-11-20 15:30

CycleGAN的pytorch代码实现（代码详细注释）

CycleGAN代码参考代码CycleGAN原理代码介绍modelsdatasetsutilscycle_gantest训练结果放在一个文件里参考代码代码链接：https://github.com/Lornatang

attacking tiger·2022-11-20 14:58

什么是生成式对抗神经网络GAN

当你看到以假乱真的图片或视频，看到风格迁移的图片或视频，你应当知道，其背后的机器学习技术是GAN！

祖国翔·2022-11-20 14:32

基于VGG19的图像风格迁移

01引言世界绘画历史悠久，在人类发展的过程许多伟大的画家留下了传世名画。譬如梵高的《星夜》、《十五朵向日葵》，毕加索的《格尔尼卡》等，为人类留下了宝贵的艺术遗产。我们在欣赏名画时可以了解历史，提高艺术修养，陶冶情操。《日出·印象》（法国印象派画家莫奈创作油画）《星月夜》（荷兰画家梵高创作油画）在智能化的浪潮下，科技不断创新，人工智能（AI）成为未来发展的趋势，对各行各业已经渐渐产生影响，人脸识别、

夕阳下的_煎蛋·2022-11-20 13:14

使用预训练模型VGG19+Tensorflow进行神经风格迁移报错(已解决)

tensorflow版本#设置梯度下降过程#获取损失相对于生成图像的梯度grads=K.gradients(loss,combination_image)[0]报这个错误：RuntimeError:tf.gradientsisnotsupportedwheneagerexecutionisenabled.Usetf.GradientTapeinstead.在程序开头加上这两行代码importten

m0_58844937·2022-11-20 13:08

VGG19-图像风格迁移

先导入包importtensorflowastfimportIPython.displayasdisplayimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportPIL.Imageimporttimeimportfunctools迭代了50次（次数过少）的效果迭代800次定义一个加载图像的函数，并将其最大尺寸限制为512像素。创建一个简单的函数来显示图像

henuyl·2022-11-20 13:07

手把手教你使用VGG19做图像风格迁移

前面文章中介绍了使用VGG19做图像风格迁移的基本原理，这篇文章中将为大家介绍使用tensorflow的VGG19版本做图像风格迁移的实验，教大家手把手进行图像的风格迁移。

Lebron_xueyan·2022-11-20 13:06

【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于vgg19的梵高图像风格迁移 | 第75例

✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于vgg19的梵高图像风格迁移风格迁

咕嘟·2022-11-20 13:35

深兰科技计算机视角,深兰科技|计算机视觉+艺术处理，现实场景秒变动漫大片...

本就科幻的剧情，在动漫场景下，不禁让人重回游戏，再次走入两个世界的种族为了各自的生存和家园奋起而战的故事……深兰科学院的算法专家借助计算机视觉技术，基于机器学习和生成对抗网络(GAN)，对图像进行了风格迁移处理

保瓶儿·2022-11-20 08:27

阅读书籍《深度学习之PyTorch物体检测实战》

阅读书籍《深度学习之PyTorch物体检测实战》第一篇物体检测基础知识计算机视觉领域图像成像：成像是计算机视觉较为底层的技术，深度学习在此发挥的空间更多的是成像后的应用，如修复图像的DCGAN网络，图像风格迁移的

Alice01010101·2022-11-20 06:57

CUDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED解决方法

本人在ubuntu18.04系统复现执行cyclegan网络过程，使用显卡GeForceRTX3090，该显卡仅仅支持使用cuda11以上的版本。

Aiyanxiao·2022-11-20 04:24

动漫风格化—AnimeGANv2

我们之前提出的AnimeGAN结合了神经风格迁移合生成对抗网络（GAN）来完成这项任务。但是，AnimeGAN仍然存在一些明显

studyeboy·2022-11-20 01:27

DRB-GAN: A Dynamic ResBlock Generative Adversarial Network for Artistic Style Transfer

摘要提出一种用于艺术风格迁移的动态ResBlock生成对抗网络（DRB-GAN）。风格码被建模为连接风格编码网络和迁移网络的动态ResBlocks的共享参数。

HHzdh·2022-11-19 22:17

李宏毅2022ML第六周课程笔记

JS散度存在的问题CycleGAN怎么对于GAN模型进行评估？

梦想的小鱼·2022-11-19 19:27

AdaIN(Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization)——论文阅读

2.整体思路文章大体沿用之前风格迁移的

深浅卡布星·2022-11-19 16:53

【论文笔记】Fighting Offensive Language on Social Media with Unsupervised Text Style Transfer

FightingOffensiveLanguageonSocialMediawithUnsupervisedTextStyleTransfer会议：ACL2018任务：言论去毒/文本风格迁移原文：链接Abstract

Feeedforward·2022-11-19 15:02

【论文笔记】Civil Rephrases Of Toxic Texts With Self-Supervised Transformers

CivilRephrasesOfToxicTextsWithSelf-SupervisedTransformers会议：EACL2021代码：链接任务：言论去毒/文本复述/文本风格迁移/可控文本生成原文

Feeedforward·2022-11-19 15:01

【字体风格迁移】Multi-Content GAN for Few-Shot Font Style Transfer

00、写在McGAN开始之前01、McGAN的整体框架02、McGAN的结构详解02-1、GlyphNetwork02-2、OrnamentationNetwork03、McGAN的实验结果00、写在McGAN开始之前这篇论文发表于2018年的CVPR，是美国伯克利大学BAIR实验室和Adobe研究院一起合作的论文，都是大佬们啊。我们来瞻仰一下这两个实验室和作者大佬们。UCBerkeleyBAIR

PRIS-SCMonkey·2022-11-19 08:25

GAN-多域风格迁移-StarGANv2论文解读

StarGANv2:DiverseImageSynthesisforMultipleDomains》github：https://github.com/clovaai/stargan-v2解决问题常规风格迁移为一对一域迁移

‘Atlas’·2022-11-19 08:49

汉字风格迁移篇---汉字笔划提取、数据集和基准的实例分割

文章目录AbstractIntroductionRelatedWork建议的数据集算法分析Conclusion补充材料笔划检测的更多分析标准字体的更多可传输性结果更多故障案例有关先前方法的更多详细信息有关下游任务的更多详细信息字体生成手写美学评估数据集。ReferencesReferencesAbstract笔画是汉字的基本元素，笔画提取一直是一项重要而长期的工作。由于训练数据有限，现有的笔划提取

啊菜来了·2022-11-19 08:16

毕业设计 - 题目：基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络机器视觉 ]

文章目录0简介1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0简介今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于深度学习卷积神经网络的花卉识别图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中

DanCheng-studio·2022-11-19 08:11

汉字风格迁移篇----EasyFont：一个基于风格学习的系统，可以轻松构建大规模手写字体

文章目录abstract1INTRODUCTION2RELATEDWORK3METHODDESCRIPTION3.1SelectingInputCharacterSet3.2LearningFontSkeletonManifold3.2.1CharacterMatching.3.2.2TrainingtheGP-LVM3.3TextSegmentation3.4StrokeExtraction3.

啊菜来了·2022-11-19 08:40

CVPR2022最新106篇论文整理｜包含目标检测、动作识别、图像处理等32个方向

检测类2D目标检测3D目标检测伪装目标检测显著性目标检测边缘检测消失点检测分割类图像分割语义分割视频目标分割人脸人脸生成人脸检测图像处理图像复原图像编辑/图像修复图像翻译超分辨率去噪/去模糊/去雨去雾风格迁移三维视觉三维重建场景重建

深度学习技术前沿·2022-11-19 08:06

cycleGAN模型构建及代码解读及细节

cycleGAN模型及代码cycleGAN简介cycleGAN中的网络和图片们‍♂generator的构建编码器残差块解码器Discriminator其余准备工作数据读取生成图片缓冲区学习率更新模型初始化图片保存损失函数

HNU_刘yuan·2022-11-17 13:09

PyTorch——神经网络的搭建

Regression回归的基本神经网络结构Classification分类的训练保存模型和提取模型2.自动梯度自定义传播函数实战手写数字识别3.迁移学习自定义VGGNet迁移VGG16迁移ResNet504.图像风格迁移实战图像的内容损失和风格损失模型搭建和参数优化模型训练完整代码

行走的笔记·2022-11-15 11:20

qq_1041357701·2022-11-04 09:19

动漫风格迁移AnimeGANv2，发布线上运行Demo

By超神经内容一览：最强二次元风格迁移模型AnimeGAN更新啦，现在可以在线上轻松运行模型，还可以调整风格参数，输出你想要的照片效果。

HyperAI超神经·2022-11-04 09:37

L4W4作业2 深度学习与艺术 - 神经风格迁移

在本次作业中，你将学习神经风格迁移。该算法由Gatys等人在2015年创建(https://arxiv.org/abs/1508.06576)。

追寻远方的人·2022-11-03 20:02

【论文阅读-1】CycleGAN原理

CycleGAN原理1.初识CycleGAN1.1什么是CycleGANCycleGAN是一种完成图像到图像\color{red}图像到图像图像到图像的转换的一种GAN。

Paul-Huang·2022-11-03 18:44

【CV】第 8 章：语义分割和神经风格迁移

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

Sonhhxg_柒·2022-11-03 08:25

论文总结：基于深度学习的图像风格迁移研究

基于深度学习的图像风格迁移研究前言图像风格迁移方法基于图像迭代的图像风格迁移方法基于模型迭代的图像风格迁移方法卷积神经网络生成对抗网络CycleGAN前言什么是深度学习？

FlynnLi·2022-11-01 11:31

ICCV 华人团队提出会创作的Paint Transformer，网友反驳：这也要用神经网络？

神经网络是个出色的绘画家早已不是什么大新闻，它能把一副草图变成风景画，两幅不同风格的画之间进行风格迁移。但这类工作都是端到端的，也就是说你并不知道神经网络究竟是怎么画出来这幅画的。神经

深度学习技术前沿·2022-10-31 13:53

Pytorch基础知识（11）神经风格迁移

利用神经风格迁移，你可以把日常图像转换成艺术杰作。作为一个例子，看看下面的截图:左边的图像使用ErinLoree的风格图像转换后获得右边的图像。在神经风格迁移中，我们分别取一个内容图像和一个风格图像。

求则得之，舍则失之·2022-10-27 17:26

PaddleHub实战篇{词法分析模型LAC、情感分类ERNIE Tiny}训练、部署【三】

ernie模型百度飞桨：ERNIE3.0、通用信息抽取UIE、paddleNLP的安装使用[一]_汀、的博客-CSDN博客_paddlenlp安装项目实战：PaddleHub--飞桨预训练模型应用工具{风格迁移模型

汀、·2022-10-26 09:00

十个生成模型(GANs)的最佳案例和原理 | 代码+论文

GANs最先是由蒙特利尔大学的IanGoodfellow提出，已在图像生成和风格迁移等领域获得了巨大的成功，充分展示了“无监督学习”技术的潜力。GANs是如何工作的？

weixin_33885253·2022-10-19 08:44

对抗生成网络GAN系列——CycleGAN简介及图片春冬变换案例

对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人脸图像生成案例近期目标：写好专栏的每一篇文章支持小苏：点赞、收藏⭐、留言文章目录对抗生成网络GAN系列——CycleGAN

秃头小苏·2022-10-19 08:10

神经网络中的数据增强

数据增强的方法1数据变换增强包括几何变化换，色彩空间变换，随机擦除，对抗训练，神经风格迁移2重采样增强侧重于新的实例的合成，图像混合，特征空间的增强，GAN生成图片。图像

沙雅云·2022-10-17 12:34

人工智能学习梳理和总结

深度学习框架比较（3）Python篇Python基础自测题(上）Python基础自测题答案和基础知识梳理（上）Python基础自测题（下）Python基础自测题答案解析（下）用Python快速实现图片的风格迁移用

喜欢打酱油的老鸟·2022-10-17 11:23

计算机视觉应用总纲

前言计算机视觉可以分为以下几大方向：图像分类、目标检测、图像分割、风格迁移、图像重构、超分辨率、图像生成、人脸、其他。

大气层煮月亮·2022-10-16 22:05

动手学习深度学习 08：机器视觉

标记类别和偏移量1.4NMS：使用非极大值抑制预测边界框05物体检测算法1、R-CNN2、SSD3、YOLO06SSD实现1、多尺度锚框2、SSD实现07语义分割08转置卷积09全连接神经网络FCN10风格迁移

DLNovice·2022-10-11 14:41

【AdaIN】自适应实例规范化图像风格迁移

AdapativeInstanceNormalize1.AdaIN简介2.相关工作与背景2.1批归一化BatchNormalization2.2实例归一化InstanceNormalization2.3条件实例归一化ConditionalInstanceNormalization3.AdaIN（自适应实例规范化）4.模型构建4.1结构4.2训练5.PyTorch实现6.实验结果1.AdaIN简介使

Ace2NoU·2022-10-10 07:13

【Kaggle】“我请莫内帮个忙，能不能来张自画像”

GAN入门实践一、题目介绍二、GAN介绍三、CycleGAN3.1模型介绍3.2算法架构3.3优化目标3.4模型结构生成器G/F判别器D_Y和D_X四、PyTorch实现4.1数据集4.2模型4.3训练和优化过程

Ace2NoU·2022-10-10 07:42

关于cv的调研报告

一、计算机视觉的方向：1.图像分类2.目标检测3.图像分割4.风格迁移5.图像重构6.超分辨率7.图像及视频编辑8.人脸识别9.视频/监控分析10.

梅子清酒·2022-10-10 07:17

图像风格化——感知损失（perceptual loss）(2016)

PerceptualLossesforReal-TimeStyleTransferandSuper-Resolution(2016)PerceptualLossesforReal-TimeStyleTransferandSuper-Resolution:SupplementaryMaterial图像风格化风格迁移简单的理解为

studyeboy·2022-10-09 10:37

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