CycleGAN风格迁移

重磅！！！一文总结Pytorch的8张思维导图！

【磐创AI导读】本文以思维导图的形式，为大家介绍了深度学习的核心内容，主要包括：深度学习与Pytorch简介、词向量、用pytorch处理常见的NLP和CV任务、图片风格迁移和GAN、Seq2Seq与Attention
磐创 AI·2019-07-11 22:07

2019 CVPR|INIT：针对实例级的图像翻译

一．研究动机近年来关于图像翻译的研究越来越多，其中比较经典的有监督模型包括Pix2Pix,BicycleGAN等，无监督模型包括CycleGAN,MUNIT,StarGAN,DRIT等。
Coding_Ann·2019-06-30 11:57

2019 CVPR|INIT：针对实例级的图像翻译

一．研究动机近年来关于图像翻译的研究越来越多，其中比较经典的有监督模型包括Pix2Pix,BicycleGAN等，无监督模型包括CycleGAN,MUNIT,StarGAN,DRIT等。
Coding_Ann·2019-06-30 11:57

谁说只有VGG才能做风格迁移，ResNet也可以！答案就在对抗攻击中

边策发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI风格迁移是VGG网络架构的拿手好戏。难道其他架构的CNN，比如ResNet就不可以吗？可以，但是直接用它来做风格迁移，原来的风格仍然非常明显，几乎没有迁移。
QbitAl·2019-06-29 12:24

深度学习（7）-RNN（网络模式，典型应用场景，梯度修剪，GRU,LSTM,双向RNN，深度RNN）

上一篇：深度学习（6）--神经风格迁移与可视化卷积神经网络（tensorflow
执契·2019-06-24 17:01

深度学习（6）--神经风格迁移与可视化卷积神经网络（tensorflow实现，可视化卷积神经网络，卷积核输出源码）

对神经风格迁移有个大致理解，实现应该是件有趣的事情。对可视化卷积神经网络进行研究，代码测试。
执契·2019-06-20 14:26

CycleGAN作者朱俊彦宣布重返CMU，担任助理教授

安妮发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAIAI领域年轻学者朱俊彦，即将有新的职位调动。几个小时前，朱俊彦在推特上宣布，在UC伯克利和MITCSAIL度过了美好时光之后，将于2020年秋季回到曾经的母校CMU（卡内基梅隆大学），担任助理教授一职。朱俊彦表示，期待在图形学、计算机视觉和机器学习的交叉领域做出更多工作。朱俊彦此前多次合作的Ming-YuLiu、CMU副教授JianMa等多位同事送上祝福
QbitAl·2019-06-14 13:27

【风格迁移系列三】（Adain）Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization 论文解读

最近看了这篇论文ArbitraryStyleTransferinReal-timewithAdaptiveInstanceNormalization。由于没有详细的博客参考，还是花了一些时间来阅读论文。于是提出自己对论文的理解，以供大家参考。下面直接进入主题：1AdaptiveInstanceNormalization作者在CIN的基础上提出了Adain：其中，x和y分别是内容图片和风格图片enc
kevinoop·2019-06-12 16:19

风格迁移学习笔记

原文链接：http://www.cnblogs.com/RRRR-wys/p/11010491.html风格迁移大作业学习规划跑通一份代码！！！
dehukun0483·2019-06-12 16:00

cyclegan、ptgan、stargan、数据不够gan来凑

目录1、普通gan2、cyclegan3、ptgan4、starganptgan模型代码地址看着一篇：https://blog.csdn.net/aaa958099161/article/details
唯我视你为青山·2019-06-11 21:05

【风格迁移系列二】Fast Patch-based Style Transfer of Arbitrary Style 论文解读

很久没有写博客了，最近遇到一篇论文FastPatch-basedStyleTransferofArbitraryStyle刚开始很难理解它的算法细节，结合代码渐渐理解了。由于自己学习时没有找到很好的博客参考，所以想将自己对算法的理解记录下来，以供大家参考。如果有理解不恰当的地方，还望批评指正。1Style-Swap&ParallelizableImplementation论文首先简单介绍了Styl
kevinoop·2019-06-11 00:59

cyclegan原理与分析

discriminator:判别器网络结构经过5个卷积层(con+bn+leaky_relu),第5个是将通道数降为1,便于计算损失(?,256,256,3)->1(?,128,128,64)->2(?,64,64,128)->3(?,32,32,256)->4(?,16,16,512)->5(?,16,16,1)generator:生成器网络结构:(?,256,256,3)->1(?,256,2
土士·2019-06-10 10:42

Python实现快速的风格迁移

目录一、什么是风格迁移？二、风格迁移算法实现步骤三、风格迁徙算法代码实现四、代码运行流程五、风格迁徙算法效果展示与分析六、思维扩展参考资料注意事项一、什么是风格迁移？  
技术挖掘者·2019-06-06 21:28

PyTorch风格迁移，人人都是名画大师

如今借助深度学习技术，很容易就能将名画的风格迁移到任何一张画中。
LXYTSOS·2019-06-02 21:07

CycleGAN 论文阅读及代码实现

介绍CycleGAN是2018年发表于ICCV17的一篇论文，可以让2个图片相互转化，也就是风格迁移，如马变为斑马，斑马变为马。
just_sort·2019-05-29 17:06

Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks论文笔记

首先说一下：CycleGAN,DualGAN,DiscoGAN这三篇论文也太像了叭！！！只不过是生成器和鉴别器的架构有点不同而已，网络模型可以说是一毛一样了。。。难道这么相似都可以发论文吗？？？
Coding_Ann·2019-05-27 12:36

黑白图像自动上色（颜色迁移版）

在《一篇关于如何用深度学习完成自动上色（AutomaticImageColorization）的论文浅析》看到这个模型也可以作颜色风格迁移，这里也来试试，先换另一个模型：colornet_imagenet.t7
juebai123·2019-05-21 10:58

基于神经网络的图像风格迁移（Style Transfer）

编程环境：anaconda+python3.7GitHub代码有待整理更新,欢迎starorfork~GitHub主页声明：创作不易，未经授权不得复制转载statement:Noreprintingwithoutauthorization内容概览：•完成一个简单的neuralstyletransfer网络：•通过VGG提取图像特征;•介绍neuralstyletransfer的基本原理以及流程。•
Mr_Relu·2019-05-17 20:54

用Keras实现图片风格迁移的算法详解

【摘要】详细分析了基于Keras实现图片风格迁移的生成算法，提供了GUI实现工具；同时，比较了生成式深度学习跟常规深度学习的差异，拓展对神经网络的认识。
快乐清风客·2019-05-15 21:47

不同的GAN的改进算法的效果提升真的那么大吗？

生成对抗网络自从IanGoodfellow在2014提出后，它作为一种新的以无监督方式学习目标分布的深度生成模型，已经应用到了深度学习的很多方面，比如生成图像、图像修复、风格迁移……，但是GAN的训练过程存在着很多的问题
Forlogen·2019-05-14 22:17

字体风格迁移，卷积神经网络打败艺术字，生成最美汉字

曾几何时，小学的我们上机课时最喜欢摆弄的就是word的艺术字，丑陋的效果并不能阻挡我们在每个角落塞进七彩的字体.......“七彩”的艺术字但是时代不同了，我们现在已经有了各种先进的PS软件，我们已经可以做出这样的艺术字：各种PS艺术字我想看到这里，很多人都觉得做一个设计师是多么的不容易，我感觉也是，那么我们能够更进一步，从而解放设计师的双手吗？(我用双手，成就你的梦想。--LOLblindmon
风骚的小柴犬·2019-05-13 17:00

TensorFlow从1到2（十三）图片风格迁移

风格迁移《从锅炉工到AI专家(8)》中我们介绍了一个“图片风格迁移”的例子。因为所引用的作品中使用了TensorFlow1.x的代码，算法也相对复杂，所以文中没有仔细介绍风格迁移的原理。
俺踏月色而来·2019-05-09 10:00

基于CycleGAN的图像风格转换

首先，对CycleGAN不了解的可以下载论文《UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversialNetwork》，附上下载链接
er_jian0929·2019-05-05 22:14

【转载】深度学习实战（一）快速理解实现风格迁移

Gatys大神之前发表了一篇利用风格迁移进行作画的文章，让普通的照片具有名人的画风，效果如下：让一篇普通的图片有了梵高的风格，厉害了。
Kitsuha·2019-05-02 16:56

程序员拯救乐坛？OpenAI 用“逆天” GPT2.0 搞了个 AI 音乐生成器

作者|琥珀出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）基于深度神经网络进行语音合成、音乐风格迁移，正成为不少致力于“让人人成为音乐家”的研究人员所追求的事情。
CSDN 程序人生·2019-04-28 00:00

学习笔记：图像风格迁移

所谓图像风格迁移，是指利用算法学习著名画作的风格，然后再把这种风格应用到另外一张图片上的技术。著名的国像处理应用Prisma是利用风格迁移技术，将普通用户的照片自动变换为具有艺术家的风格的图片。
BruceCheen·2019-04-27 16:22

程序员拯救乐坛？OpenAI用“逆天”GPT2.0搞了个AI音乐生成器

作者|琥珀出品|AI科技大本营（id：rgznai100）基于深度神经网络进行语音合成、音乐风格迁移，正成为不少致力于“让人人成为音乐家”的研究人员所追求的事情。
AI科技大本营·2019-04-26 17:15

深度学习六、图像风格迁移

所谓图像风格迁移，是指利用算法学习著名画作的风格，然后再把这种风格应用到另外一张图片上的技术。1图像风格迁移的原理在学习原始的图像风格迁移之前，可以先回忆一下ImageNet图像识别模型VGGNet。
东城青年·2019-04-26 14:46

Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing

我们的方法通过结合循环一致性和感知损失来增强CycleGAN制剂，以便改善纹理信息恢复的质量并产生视觉上更好的无雾图像。通常，用于去雾的深度学习模
女王の专属领地·2019-04-18 11:24

新一代AI人工智能机器学习研讨会即将在杭州举办，特聘叶梓老师主讲！

图像处理领域的最新热点1、分类、目标检测与实例分割2、风格迁移3、自动驾驶4、人
大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队·2019-04-17 17:59

基于 Keras 实现图像风格转移

 StyleTransfer这个方向火起来是从2015年Gatys发表的PaperANeuralAlgorithmofArtisticStyle（神经风格迁移），这里就简单提一下论文的主要思想。
laugh12321·2019-04-17 13:49

图像风格迁移实战

今天的文章中，我们会建立一个很棒的风格迁移网络。为了做到这一点，我们需要深入地了解CNN和卷积层的工作原理。
gaopursuit·2019-04-07 22:44

CycleGAN

ICCV2017《UnpairedImage-to-ImageTranslatinusigCycle-ConsistentAdversarialNetworks》github这篇文章讲的就是大名鼎鼎的CycleGAN
Forlogen·2019-04-07 16:52

实战二：手把手教你图像风格迁移

实战二：手把手教你图像风格迁移一、简介图像风格迁移是指，将一幅内容图的内容，和一幅或多幅风格图融合在一起，从而生成一些有意思的图片。
mind_programmonkey·2019-04-06 19:56

实战二：手把手教你图像风格迁移

实战二：手把手教你图像风格迁移一、简介图像风格迁移是指，将一幅内容图的内容，和一幅或多幅风格图融合在一起，从而生成一些有意思的图片。
mind_programmonkey·2019-04-06 19:56

CNN实现图像风格迁移 ---Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks

目录1.INTRODUCTION2.Deepimagerepresentations2.1内容表示2.2.Stylerepresentation2.3风格迁移3.Results2016年，一位俄罗斯工程师读到了由三个德国人写的这篇论文而研发了一个将照片转换为艺术作品的
wamg潇潇·2019-04-04 16:05

python深度学习--神经风格迁移

神经风格迁移（neuralstyletransfer）神经风格迁移（neuralstyletransfer）它由LeonGatys等人于2015年夏天提出[“Aneuralalgorithmofartisticstyle
SunChao3555·2019-04-03 13:12

(四)快速图像风格迁移训练模型载入及处理图像

系列文章(一)图像风格迁移(二)快速图像风格转换(三)快速图像风格转换代码解析1神经网络模型defnet(image,training):'''图像填充'''image=tf.pad(image,[[0,0
xdq101·2019-03-31 15:34

(三)快速图像风格转换代码解析

系列文章(一)图像风格迁移(二)快速图像风格转换(四)快速图像风格迁移训练模型载入及处理图像整体架构：图1.0快速风格转换整体架构1源码文件结构|--conf|--eval.py|--export.py
xdq101·2019-03-30 19:31

开源图像风格迁移，快看看大画家的潜力股

参加2019Python开发者日，请扫码咨询↑↑↑作者|杜飞，川大计算机小硕，目前从事算法研究工作，对GAN的“魔法”情有独钟。转载自人工智能之开源项目推荐（公众号ID：aiprojectshare）编辑|Jane【导语】AI这位文艺青年，在琴棋书画的技艺之路可谓是越来越精湛，上周还学会了巴赫的音乐风格，在绘画道路上一直没有停下进阶的脚步，绝大多数都要归功于GAN模型。刚get写时风景画的技能，今
AI科技大本营·2019-03-26 17:46

风格迁移-fast-neural-style-tensorflow 代码阅读及注释

风格迁移-fast-neural-style-tensorflow代码阅读及注释标签：Tensorflow这篇文章主要是记录在使用及阅读fast-neural-style-tensorflow代码时候的一些疑虑的解决
coderwangson·2019-03-22 16:54

CycleGAN简介及使用

近期在看相关论文时，在论文中发现了这个好玩的一个深度学习GAN的模型，回顾GAN传统的GAN是单向的，网络中有生成器G（generator）和鉴别器（Discriminator）两部分组成。假设两个数据域分别为X,Y。G负责把X域中的数据拿过来拼命地模仿成真实数据并把它们藏在真实数据中让D猜不出来，而D就拼命地要把伪造数据和真实数据分开。经过二者的博弈以后，G的伪造技术越来越厉害，D的鉴别技术也越
DRACO于·2019-03-20 11:57

CycleGAN的代码组成

它为许多模型（可选的模型比如：pix2pix,cyclegan,colorization）和不同的数据集服务（可选的数据集模式包括：aligned,unaligned,single,colorization
三点水_787a·2019-03-14 20:53

CycleGAN问题

https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/blob/master/docs/tips.md#trainingtest-tipsPreprocessingImagescanberesizedandcroppedindifferentwaysusing
三点水_787a·2019-03-13 15:15

生成对抗网络GAN系列（一）—— DCGAN

你看过CycleGAN没有？我当时就没办法讲清楚那些论文所做的工作。另外还有一次问我看过的最新的工作是什么？有没
Flora_cv·2019-03-11 20:06

风格迁移

图像风格迁移(NeuralStyle)简史图像风格迁移(NeuralStyle)简史面向读者：没有或有一定机器学习经验并对Prisma之类的app背后的原理感兴趣的读者。
assassin_sword·2019-03-10 21:59

TensorFlow实战 8 VGGNet进阶（图像风格迁移）

参考博客：1）TensorFlow练手项目三：使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移2）深度学习实战（一）快速理解实现风格迁移正文：1）风格迁移原理a图的styleloss与p图的cont
qq_37172182·2019-03-04 21:34

C++实现自适应风格迁移(adaptive-style-transfer-master)

由于"DBPNLL"和"DBPN"并没有多大区别，只有中间部分多加了3层，以及前后加了正则化和去正则化，实现也是差不多，就不多写了。这里只提供一个下载（效果可见后面的一些文章中）：超分辩重建D-DBPN(4倍)的win32程序https://download.csdn.net/download/juebai123/11247759----------------------------------
juebai123·2019-03-04 18:41

Tensorflow加载Vgg预训练模型

很多深度神经网络模型需要加载预训练过的Vgg参数，比如说：风格迁移、目标检测、图像标注等计算机视觉中常见的任务。那么到底如何加载Vgg模型呢？Vgg文件的参数到底有何意义呢？加载后的模型该如何使用呢？
GodWriter·2019-03-02 22:50

《PaddlePaddle从入门到炼丹》十五——把预测模型部署到Android手机上

地址：https://github.com/yeyupiaoling/LearnPaddle2/tree/master/note15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
夜雨飘零1·2019-02-23 21:16
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