CycleGAN风格迁移

【创新实训】风格迁移功能探索与实现（四） train_model.py 训练代码的编写

最难的还是train_model.py的编写其实读论文理解起来没有那么难但是用代码实现的话就要好多天，还不能保证没有bug...train.py中最难的还是Lossfunction模块的编写因为这也是论文的创新点，没有代码可以参考train.py中，分成四个模块，定义参数、读入数据模块、loss模块、训练模块各模块代码及注释如下：#######################definethepa
一鸣鸣·2020-08-08 19:57

【创新实训】风格迁移功能探索与实现（三） tensorflow系统设计与模型定义

完成了工程设计和部分代码（model.py）的实现工程项目文件说明：loss_model_ckpt文件夹是存放loss_model的ckpt文件的，具体来说就是VGG_16.ckpt文件nets是存放vgg的网络模型的preprocessing是存放输入到vgg前需要进行的图像预处理代码resImg存放结果图片，也就是转换完成的ImagesrcImg存放原始图片，也就是需要转换的Imagestyl
一鸣鸣·2020-08-08 19:57

深度学习之风格迁移具体实现

npy文件在网上可以下载到关于VGG-16的npy文件，这个是已经训练好的模型，文件保存的是训练好的相关参数，大约1.3亿个参数。npy文件，是以python的nupmy保存的文件，可以使用numpy来提取。importnumpyasnpdata=np.load(r'D:\BaiduNetdiskDownload\vgg16.npy',allow_pickle=True,encoding='lat
繁华三千东流水·2020-08-08 18:01

深入理解风格迁移三部曲(一)--UNIT

作者：陈扬编辑：田旭01简介近期我研究的方向转向了GAN的应用,其中图像的风格迁移是GAN中一个非常有意思的应用,传统的方法基于拉普拉斯金字塔对成对的图像进行纹理上的风格迁移.随着2014年GAN的爆火
l7H9JA4·2020-08-08 17:06

读CycleGAN文章

UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks这里的unpaired指的就是两个不同domain的图片集，不是配对的，不是一一对应的，是无序的，实际上，现实中配对的数据并不容易获得，所以CycleGAN
huangqihao723·2020-08-08 16:08

风格迁移

风格迁移导语本节学习来源斯坦福大学cs20课程，有关本节源代码已同步只至github，欢迎大家star与转发，收藏！
guangcheng0312q·2020-08-08 15:10

2020 cs231n 作业3 笔记 StyleTransfer-PyTorch

StyleTransfer-PyTorcContentlossStylelossTotal-variationregularizationStyleTransferStyleTransfer-PyTorc论文地址，风格迁移是取两张图片
cheetah023·2020-08-08 14:20

win10系统—conda环境激活失败！！！来看看我的办法，希望对你有用

本来是想调用py3环境跑代码的，然后输入却失败了：condaactivatepy3完整报错如下：I:\CycleGAN-TensorFlow-master>condaactivatepy3CommandNotFoundError
云朵花开·2020-08-07 20:26

pix2pix算法笔记

Image-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.07004代码链接：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
AI之路·2020-08-07 19:01

孪生三兄弟 CycleGAN, DiscoGAN, DualGAN

孪生三兄弟CycleGAN,DiscoGAN,DualGAN2017-05-1111:43GAN提出两年多来，很多想法都被研究者们提出、探索并实践。
~Bessie~·2020-08-07 17:00

一文读懂GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD

转载自:https://blog.csdn.net/gdymind/article/details/82696481本文翻译、总结自朱俊彦的线上报告，主要讲了如何用机器学习生成图片。来源：Games2018Webinar64期：Siggraph2018优秀博士论文报告人员信息主讲嘉宾姓名：朱俊彦（Jun-YanZhu）现状：麻省理工学院博士后（PostDocatMIT），计算机科学与人工智能实验室
Zeus_dad·2020-08-07 16:27

论文阅读：pix2pix and CycleGAN

GANNotesImage-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworkspix2pix:Code生成器网络：UNet，有助于生成更好的图像细节判别器网络：条件PatchGAN70x70目标函数函数：ConditionalGANLossGANLossL1Loss优化目标需要的数据量：100~400张图片训练参数设置优化方法：Adam学习率
泊柴·2020-08-07 15:37

AI修图！pix2pix网络介绍与tensorflow实现

1.引言在现实生活当中，除了语言之间的翻译之外，我们也经常会遇到各种图像的“翻译”任务，即给定一张图像，生成目标图像，常见的场景有：图像风格迁移、图像超级分辨率、图像上色、图像去马赛克等。
林楚海·2020-08-07 15:17

GAN，DCGAN，cGAN，pix2pix，CycleGAN,原理简单理解

GANGAN，GenerativeAdversarialNetworks,意为对抗生成网络，原始的GAN是一种无监督学习方法，通过使用‘对抗’的思想来学习生成式模型，一旦训练完成后可以全新的数据样本。GAN原理我们可以把GAN理解为一个生成数据的工具，实际GAN可以应用到任何类型的数据。GAN包括连个网络，生成网络G（Generrater）和判别网络D（Discriminator）。G负责生成图片
朱小丰·2020-08-07 11:26

【飞桨】【PaddlePaddle】【论文复现】StarGAN v2论文及其前置：GAN、CGAN、pix2pix、CycleGAN、pix2pixHD、StarGAN学习心得

目录GANCGANpix2pixCycleGANpix2pixHDStarGANPaddlePaddle:百度顶会论文复现营.GANGAN，即生成对抗网络，其网络结构主要包含一个生成器G和一个判别器D。首先，一个n维噪声输入到模型中，由生成器生成一个fake图像（根据目标而定），接着传入真实图像，resize成与fake图像相同大小，共同输入到判别器D中，送入训练网络中，训练趋势是使生成器生成越来
sp7414·2020-08-07 10:49

2019 CVPR之人脸识别：Facial Feature Embedded CycleGAN for VIS-NIR Translation

本文提出了一种将可见光人脸图像转换成伪近红外图像的方法，该方法通过嵌入CycleGAN的一种新的人脸特征来实现。模型及loss：嵌入CycleGAN的人脸特征流程图如图1所示，
matlabLKL·2020-08-06 13:30

OpenCV入门 | 使用Python实现计算机视觉的第一步

我想知道有一天我们是否能够使用风格迁移将一种风格从一个数据复制到另一个数据而不损害其完整性。OpenCVOpenCV是一个开源库，最初由Intel开发，它包含了支持计算机视觉和
woshicver·2020-08-05 23:00

解读生成对抗网络（GAN） 之U-GAN-IT

论文实现了相同的网络结构和超参数同时需要同时保持shape的图像翻译I（类似风格迁移但是图像本身
ZhiBo-Li·2020-08-05 11:00

VGG19图像风格迁移

——1引言————人工智能与艺术的交叉碰撞，不仅在相关的技术领域和艺术领域隐去广泛关注，以相关技术为基础的图像处理软件一经推出便吸引了广泛的关注，而在这背后的核心技术便是基于深度学习的图像风格迁移（styletransfer
Lebron_xueyan·2020-08-05 10:27

imagenet-vgg-verydeep-19参数解析

最近学习风格迁移用到vgg19，这里简要总结要迁移学习vgg的模型结构下载链接http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep
得克特·2020-08-05 10:58

生成模型--GAN用于图像漫画特效算法

图像漫画特效算法  这种风格迁移的算法都快要被GAN统治了。
whitenightwu·2020-08-05 03:45

AI画家第三弹——毕业设计大杀器之Flask

上一篇介绍了图像风格迁移的一个最基本实现，虽然在控制台实现了功能，但是想要实际使用，应用到一个app或者网页上光靠上一节的内容肯定是不行的。
weixin_33721427·2020-08-05 02:40

在Android手机上使用PaddleMobile实现图像分类

https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历前言现在越来越多的手机要使用到深度学习了，比如一些图像分类，目标检测，风格迁移等等
夜雨飘零1·2020-08-04 23:17

【论文阅读】Landmark Assisted CycleGAN for Cartoon Face Generation

LandmarkAssistedCycleGANforCartoonFaceGenerationAbstractIntroductionOurMethodReviewofCycleGANCartoonFaceLandmarkAssistedCycleGANLandmarkConsistencyLossLandmarkMatchedGlobalDiscriminatorLandmarkGuidedL
而与你及·2020-08-04 01:43

零基础用TensorFlow玩转Kaggle的“手写识别”

这是一个TensorFlow的系列文章，本文是第二篇，在这个系列中，你讲了解到机器学习的一些基本概念、TensorFlow的使用，并能实际完成手写数字识别、图像分类、风格迁移等实战项目。
PeterBishop0·2020-08-03 22:15

深度学习基础——以图像风格迁移项目为导向

深度学习基础（讯飞）内容项目1.人工智能概述1.1什么是人工智能？发展定义1.2人工智能的市场应用1.3人工智能的价值商业模式取代人力计算革命2.深度学习路线2.1编程与数学2.2深度学习路线3.变量3.1字符串字符串大小写处理字符串格式化3.2数字数字类型数字格式化3.3布尔型4.容器4.1列表(lists)创建列表列表元素操作列表增删查改切片(前闭后开)4.2元组(dictionaries)创
HTUer的编程之路·2020-08-03 12:21

生成模型--GAN用于图像风格迁移(Neural Style)

图像风格迁移(NeuralStyle)  关于纹理生成与风格迁移领域，在2015年前所有的关于图像纹理的论文都是手动建模的。  其中，纹理可以用图像局部特征的统计模型来描述。  
whitenightwu·2020-08-03 08:49

风格迁移1-05：Liquid Warping GAN(Impersonator)-白话给你讲论文-翻译无死角（2）

风格迁移1-00：LiquidWarpingGAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解3.4.TrainingDetails
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:00

风格迁移1-04：Liquid Warping GAN(Impersonator)-白话给你讲论文-翻译无死角（1）

风格迁移1-00：LiquidWarpingGAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解Abstract我们仅仅使用了一个框架
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:59

风格迁移1-08：Liquid Warping GAN(Impersonator)-源码无死角解析（3）-模型总体结构

风格迁移1-00：LiquidWarpingGAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解前言我们对train.py的代码，从m
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:59

风格迁移1-03：Liquid Warping GAN(Impersonator)-数据处理，模型训练-报错解决

风格迁移1-00：LiquidWarpingGAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解数据处理我们依旧从READ.me获得信
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:59

风格迁移1-06：Liquid Warping GAN(Impersonator)-源码无死角解析（1）-训练代码总览

风格迁移1-00：LiquidWarpingGAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解训练脚本参数在训练之前，我们先来看看训
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:28

风格迁移2-00：MUNIT(多模态无监督)-目录-史上最新无死角讲解

接下来，我会为大家无死角的解析MUNIT(多模态无监督)，其属于风格迁移系列，之前的文章，如下(以下是我工作的所有项目，每一个项目都是，我都做了百分百的详细解读，随着项目增多，为了方便不臃肿，所以给出以下链接
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:28

风格迁移1-07：Liquid Warping GAN(Impersonator)-源码无死角解析（2）-数据读取，预处理

风格迁移1-00：LiquidWarpingGAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解前言根据上篇博客介绍的train.py
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:28

风格迁移1-01：Liquid Warping GAN(Impersonator)-资源下载（前奏准备）

风格迁移1-00：LiquidWarpingGAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解话不多说，先请大家分别下载好以下东西：
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:28

风格迁移0-11：stylegan-源码无死角解读(7)-图片生成与融合

风格迁移0-00：stylegan-目录-史上最全：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/100895333图片生成在GANS的世
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:27

风格迁移0-05：stylegan-源码无死角解读(1)-框架总览

风格迁移0-05：stylegan-目录-史上最全：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/100895333代码总览根据源码中的R
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:27

风格迁移0-07：stylegan-源码无死角解读(3)-generate网络框架总览

风格迁移0-00：stylegan-目录-史上最全：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/100895333generatenet
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:27

风格迁移0-04：stylegan-论文超详细解读(持续更新修改)

风格迁移0-00：stylegan-目录-史上最全：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/100895333前言其实我很纠结，不知道从那个点开始切入讲解
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:27

风格迁移0-00：stylegan-目录-史上最全

stylegan，我不知道自己会讲解到什么地步，因为在拿着作者的源码跑的时候，我发现源码的解读比论文还要更加困难，并且stylegan不是我工作的项目，只是自己想透彻的了解一下GANS的相关网络，所以打算开始：风格迁移
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:56

行人重识别0-00：DG-Net(ReID)-目录-史上最新无死角讲解

接下来，我会为大家无死角的解析DG-Net(行人重识别ReID)，之前的文章，如人脸识别：人脸识别0-00：insightFace-目录-史上最全以及图片生成与合成：风格迁移0-00：stylegan-
江南才尽，年少无知！·2020-08-03 07:56

GAN应用之风格迁移&超分辨重建，无监督深度学习新方法（4）

本文实现了像素级别的风格转换，它的关键是提供了两个域中有相同数据的成对训练样本，本质上，是一个CGAN。cycle-gan/dual-gan则更胜一筹，不需要配对的数据集，可以实现源域和目标域的相互转换。pairedcycle，将源域和目标域的相互转换用到化妆和去妆，很有趣的应用。文学习了一个数据集到另一个数据集的迁移，可以用于迁移学习，如实现漫画风格。文实现了动作的迁移。实现了年龄的仿真。去雨算
蜂口小程序_ IT·2020-08-03 03:11

CycleGAN:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetwork使用循环一致的对抗网络进行非配对的图片-图片迁移
from伯克利人工智能实验室ICCV2017

代码


原文


ProjectPage

#Abstract


图像-图像转换是计算机视觉和图形学的一类常见人物，需要学习输入图像与输出图像的映射关系，
黄小米吖·2020-08-03 03:53

[Style Transfer]——Deep Photo Style Transfer

DeepPhotoStyleTransferfromCVPR2017源码：DeepPhotoStyleTransferAbstract本文基于深度学习进行照片的风格迁移，可以更好的保留参考图片的风格信息而不引入变形导致的失真
黄小米吖·2020-08-03 03:52

GAN系列：论文阅读——StyleGAN(A Style-based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks)

StyleGAN中的style借用自图像风格迁移，之前也看过风格迁移的论文，图像的Gram矩阵一般可以表示它的风格也就是style。
lyn_beginning·2020-08-03 01:40

风格迁移1-02：Liquid Warping GAN(Impersonator)-源码模型测试-报错解决

风格迁移1-00：LiquidWarpingGAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解注意，本人编写该博客的时间为2019/
江南才尽，年少无知！·2020-08-02 21:40

风格迁移0-06：stylegan-源码无死角解读(2)-数据预处理process_reals

风格迁移0-00：stylegan-目录-史上最全：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/100895333数据处理在上篇博客中，
江南才尽，年少无知！·2020-08-02 21:39

风格迁移1-00：Liquid Warping GAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解

接下来，我会为大家无死角的解析LiquidWarpingGAN(Impersonator)，其属于姿态迁移系列，之前的文章，如下(以下是我工作的所有项目，每一个项目都是，我都做了百分百的详细解读，随着项目增多，为了方便不臃肿，所以给出以下链接)视觉工作项目-为后来的你，提供一份帮助！我相信，关于上科大、腾讯提出的LiquidWarpingGAN，Impersonator(姿态迁移)的讲解，我的这一
江南才尽，年少无知！·2020-08-02 21:09

风格迁移1-09：Liquid Warping GAN(Impersonator)-源码无死角解析（4）-hmr以及render

风格迁移1-00：LiquidWarpingGAN(Impersonator)-目录-史上最新无死角讲解前言通过前面的博客，网络模型以及los
江南才尽，年少无知！·2020-08-02 20:35

Pytorch入门+实战系列七：图片风格迁移和GAN

Pytorch官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html?1.写在前面今天开始，兼顾Pytorch学习，如果刚刚接触深度学习并且想快速搭建神经网络完成任务享受快感，当然是Keras框架首选，但是如果想在深度学习或人工智能这条路上走的更远，只有Keras就显得有点独木难支，这时候我们需要一个更加强大的框架，这里我想学习Pytorch，它代码通俗易懂
Miracle8070·2020-08-01 07:34
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