cGANs

条件变分自编码器CVAE

（对应的，另一类生成模型GANs也有条件概率版本，称为CGANs。）VAE回顾VAE的目标是最大化对数似然函数其中，由于KL散度非负，对数似然函数的变分下界即为上式中的项。一般来说，是未知的，或者难以

catbird233·2023-09-01 04:51

论文笔记：GAN Compression：Efficient Architectures for Interactive Conditional GANs

（2）在本文中，作者提出了一个通用的压缩框架来减少cGANs中生成器的inferencetime和modelsize。直

起风了丿·2023-04-09 18:27

Training Shallow and Thin Networks for Acceleration via KD with Conditional Adversarial Networks

在本文之前的监督学习的方法一般是通过最小化确定的损失函数来拟合学生和老师，本文通过cGANs来学习适合的loss，更好的进行知识的迁移。

蓝先生爱学习·2022-11-29 08:47

（四）pix2pixGAN论文笔记与实战

而cGANs（conditional-GAN）的不同之处在于学习结构化损失，并且理

SCU-JJkinging·2022-03-15 07:50

pix2pix Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks笔记及代码实现

1.IntroductionGANs在最近两年得到了广泛的应用，本文研究的技术很多人就已经提到过，尽管如此，之前的论文都是关注特定的应用，而cGANs作为图像转换的问题的通用方法的有效性仍然是不清楚的，

地质队炼丹师·2022-03-02 07:12

手把手写深度学习(10)：用Pix2Pix GANs实现sketch-to-image跨模态任务(理论基础)

***前言：***2017年GANs正如火如荼地发展，有CGANs、DCGANs等前辈珠玉在前，Pix2PixGANs横空出世，在多种多模态任务上有着亮眼的表现，并且首次把U-net结构带到了深层次生成模型当中

沉迷单车的追风少年·2022-03-02 07:55

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks阅读笔记

1、任务1)image-to-imagetranslation2)commonframework，适用于各种场景2、网络(image)conditionalGANs(cGANs)：imagex+randomnoisevectorz

emergency_rose·2022-02-19 07:10

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks论文阅读分享(pix2pix)

一.简介1.1研究的主要内容本文主要研究CGANS（条件对生成抗网络）作为图像到图像转换问题的通用解决方案，提出了pix2pix软件，并且证明了该方法可有效地从标签图合成照片，从边缘图重建对象以及为图像着色等任务

夜灬凄美·2020-08-07 14:59

#论文笔记# [pix2pixHD] High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs...

High-ResolutionImageSynthesisandSemanticManipulationwithConditionalGANs",inCVPR,2018.摘要：我们提出了一个新方法，使用CGANs

Aaronbao2014·2020-08-07 11:10

OpenGL通过原图自动生成法线贴图

jak0018·2020-06-25 12:53

《cGANs with Projection Discriminator》 demo 运行及训练 (持续更新)

代码官网：地址1论文：《cGANswithProjectionDiscriminator》demo1：生成图像cdPycharmProjects/sngan_projection-master/#根据需要自己修改文件地址pythonevaluations/gen_images.py--config=/home/xupp/PycharmProjects/sngan_projection-master

梦dancing·2018-10-25 16:49

GANs学习系列(2)：cGANs:Conditional Generative Adversarial Networks

reference:http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/53409968结论byym:转完这篇，理解一下表达一下自己的一点感想。其实cgan潜在的道理很简单，但是这个简单直接的改进被证明非常有效。简单来说就是因为：在生成模型中,先验输入噪声p(z)和条件信息y联合组成了联合隐层表征。对抗训练框架在隐层表征的组成方式方面相当地灵活。即cnn

cookie_234·2017-04-23 15:23

推荐频道