stargan

【AI】生成对抗网络（GAN CycleGAN StarGAN）的概念理解

计算机视觉发展到现在，由AIGC生成的内容越来越多充斥到我们的生活中，为了探究AIGC的原理，我开始研究GAN这一系列的内容，这一部分的内容不仅构思巧妙，其最终的成果也有比较高的实用性。本着追本溯源的精神，我开始了GAN系列的学习，同时由于学习速度比不上遗忘的速度，所以权且将当下学到的内容组织成文，为后续回忆增加点调料。1.GAN介绍GAN，叫做生成对抗网络(GenerativeAdversari
AI柱子哥·2024-02-02 23:20

（六）starGAN论文笔记与实战

（六）starGAN论文笔记与实战一、网络架构与目标函数二、完整代码一、网络架构与目标函数starGAN的提出是为了解决多数据集在多域间图像转换的问题，starGAN可以接受多个不同域的训练数据，并且只需要训练一个生成器
SCU-JJkinging·2023-11-30 09:43

Pytorch安装流程及所需注意事项

查找自己电脑支持的最高CUDA版本驱动二、验证驱动程序版本和支持的最高CUDA版本是否符合三、进入pytorch官网找到合适的命令四、返回你的虚拟环境，输入复制的命令，等待安装五、验证安装六、借鉴博客背景在运行一个starGAN
要硕果累累呀·2023-11-20 10:07

StarGANv2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains论文解读及实现

StarGANv2:DiverseImageSynthesisforMultipleDomainspgithub:https://github.com/clovaai/stargan-v20小结0.1模型
晚点吧·2023-08-24 02:06

stargan v2 代码学习记录

一、Generator（1）lamdapythonlambda函数也叫匿名函数，即，函数没有具体的名称。lambda和普通的函数相比，就是省去了函数名称而已，同时这样的匿名函数，又不能共享在别的地方调用。其实说的没错，lambda在Python这种动态的语言中确实没有起到什么惊天动地的作用，因为有很多别的方法能够代替lambda。1.使用Python写一些执行脚本时，使用lambda可以省去定义函
沙雕出现了·2023-08-08 15:46

深度学习（34）—— StarGAN（2）

深度学习（34）——StarGAN（2）完整项目在这里：欢迎造访文章目录深度学习（34）——StarGAN（2）1.buildmodel（1）generator（2）mappingnetwork（3）styleencoder
柚子味的羊·2023-08-05 09:36

深度学习（34）—— StarGAN（1）

深度学习（34）——StarGAN（1）文章目录深度学习（34）——StarGAN（1）1.背景2.基本思路3.整体流程4.StarGANv2(1)网络结构(2)mappingnetwork(3)styleencoder
柚子味的羊·2023-08-03 17:31

starGan-v2论文复现-代码完整

github:https://github.com/clovaai/stargan-v2Paper:https://arxiv.org/abs/1912.01865github上的代码没有预训练权重，并且给出下载地址也拒绝访问
Tc.小浩·2023-02-05 04:46

CycleGAN及非监督条件图像生成技术简介

**CycleGAN及非监督条件图像生成技术简介**图像风格迁移技术逐层图像特征提取保证内容一致性保证风格一致性惩罚因子非监督条件图像生成CycleGAN框架理解StarGAN框架理解StarGAN应用实例公共映射空间映射训练共享编码器与解码器加入领域判别器
康x呀·2023-01-19 11:56

风格迁移篇--- stargan代码详解以及论文解读翻译

这里写目录标题引用说明一、data_loader.py文件classCelebAdefpreprocess(self)def__getitem__(）def__len__(self)defget_loader（）二、logger.py文件classLogger(object)def__init__(self,log_dir)defscalar_summary（）三、main.py四、module.
啊菜来了·2023-01-14 07:32

StarGAN中的损失函数

学习笔记论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Choi_StarGAN_Unified_Generative_CVPR_2018
嘻哈过路人·2023-01-09 06:25

【CANN训练营第三季】AI目标属性编辑应用

文章目录1、参考样例进行运行stargan2、dvpp媒体数据处理结业考核题目1、题目2、题目31、参考样例进行运行stargan下载stargan后，查看readme，进行复现。
irrationality·2023-01-08 13:48

GAN,CycleGAN,starGAN,CycleGAN-VC,starGAN-VC

GANGAN有两个网络，一个是generator，一个是discriminator，通过两个网络互相对抗来达到最好的生成效果。公式：先固定G，来求解最优的D对于一个给定的x，得到最优的D如上图，范围在(0,1)内，把最优的D带入可以得到JSdivergence是KLdivergence的对称平滑版本，表示了两个分布之间的差异现在我们需要找个G，来最小化观察式子可以发现，当PG(x)=Pdata(x
W_Ria·2022-12-28 08:51

【CANN训练营第三季】进阶班AI目标属性编辑应用-StarGAN

【CANN训练营第三季】进阶班AI目标属性编辑应用-StarGAN环境搭建申请镜像和代金券到账情况如下：使用镜像申请ECS服务器如下：规格AI加速型|ai1s.large.4|2vCPUs|8GiB镜像
tt131470·2022-12-24 13:26

【CANN训练营第三季】进阶班AI目标属性编辑应用-笔记

【CANN训练营第三季】进阶班AI目标属性编辑应用-笔记AI目标属性编辑应用支持*.jpg格式的输入图片文件AI目标属性编辑应用是starGAN模型，需要先将该模型转换为适配昇腾AI处理器的模型。
tt131470·2022-12-24 13:26

学习笔记：Gan-DCGan-WGan-SuperResolutionGan发展生成对抗网络

IanGoodfellow）loss升级：DCGAN–>WGan–>Wgan-DP网络结构升级：有标签指定生成数据类型CGan条件Gan生成离散数据：Seq-Gan图像翻译：pix2pixcycleGan，starGan
AIchiNiurou·2022-12-22 08:09

StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation

#Problemexistingmodelsarebothinefficientandineffectiveinsuchmulti-domainimagetranslationtasksincapableofjointlytrainingdomainsfromdifferentdatasetsNewmethodStargan,anovelandscalableapprochthatcanperfo
肉鸡小龙·2022-12-15 09:17

机器学习-37-GAN-04-Unsupervised Condition GAN(无监督有条件GAN：Direct Transformation，Projection to Comon Space)

UnsupervisedConditionGANUnsupervisedConditionalGenerationDirectTransformation(直接转)利用判别网络利用预训练网络CycleGAN其它starGAN
迷雾总会解·2022-12-08 12:16

Chapter2-2_Voice Conversion(CycleGAN and StarGAN)

文章目录1内容简述2CycleGAN3StarGAN本文为李弘毅老师【VoiceConversion-CycleGANandStarGAN】的课程笔记，课程视频youtube地址，点这里(需)。
zjuPeco·2022-12-05 09:21

小白跑stargan v1 inference

本小白在老师的要求下，要从基础代码跳级去看stargan代码。stargan大概思想我简单捋了一下：就是一个生成器，实现多种图像编辑。
三思为上策·2022-12-05 08:01

【论文学习笔记】《StarGAN-VC: Non-Parallel M2M Voice Conversion With Star Generative Adversarial Networks》

《StarGAN-VC:Non-ParallelMany-To-ManyVoiceConversionWithStarGenerativeAdversarialNetworks》论文学习文章目录《StarGAN-VC
FallenDarkStar·2022-11-28 10:43

GAN-多域风格迁移-StarGANv2论文解读

文章目录解决问题创新点算法损失函数实验总结论文：《StarGANv2:DiverseImageSynthesisforMultipleDomains》github：https://github.com/clovaai/stargan-v2
‘Atlas’·2022-11-19 08:49

(starGAN v2)StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains

论文：https://arxiv.org/abs/1912.01865源码：GitHub-clovaai/stargan-v2:StarGANv2-OfficialPyTorchImplementation
HHzdh·2022-09-14 07:46

基于PaddlePaddle的飞桨论文解读：StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains

目录摘要StarGANv2网络架构实验1.Baselines2.数据集3.评价指标实验结果分析1.个别成分分析2.多种图像合成方法的比较结论模型代码（model.py）主体代码（main.py）总结摘要一个好的图像到图像的翻译模型应该学习不同视觉域之间的映射，同时满足以下特性：1）生成图像的多样性2）多域的可伸缩性。现有的方法解决了这两个问题中的任何一个，其多样性有限，或者所有领域都有多个模型。我
peter9697·2022-09-14 07:07

StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains

1.Introduction定义domain和styleHere,domainimpliesasetofimagesthatcanbegroupedasavisuallydistinctivecategory,andeachimagehasauniqueappearance,whichwecallstyle.Forexample,wecansetimagedomainsbasedonthegend
o0Helloworld0o·2022-09-14 07:36

【论文阅读】StarGAN v2：Diverse Image Synthesis for Multiple Domains

【2019.12arxiv】代码地址：https://github.com/clovaai/stargan-v2Choi,Yunjey,YoungjungUh,JaejunYoo,andJung-WooHa
huitailangyz·2022-09-14 07:02

[CVPR 2020]StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains 合成效果堪称惊人

文章对StarGAN取得的视觉质量、多样性以及可扩展性都进行了验证。paper:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?
_Summer tree·2022-09-14 07:00

StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains （多域多样性图像合成）

paperandpaper：GitHub-clovaai/stargan-v2:StarGANv2-OfficialPyTorchImplementation(CVPR2020)DiverseimagesynthesisresultsontheCelebA-HQdatasetandthenewlycollectedanimalfaces
马鹏森·2022-09-14 07:56

(starGAN)StarGAN: Unified Generative Adversarial Networksfor Multi-Domain Image-to-Image Translatio

论文：https://arxiv.org/pdf/1711.09020.pdf源码：GitHub-yunjey/stargan:StarGAN-OfficialPyTorchImplementation
HHzdh·2022-03-08 07:11

GAN综述及其在图像生成领域的应用（含原理、代码详解）

2015）1.4VAE-GAN（2016）1.5ACGAN（2017）1.6styleGAN（2018）2.GAN在图像生成领域的应用2.1Pix2Pix（2017）2.2cycleGAN（2017）2.3starGAN
蓝鲸鱼BlueWhale·2022-03-03 09:07

论文阅读（50）StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation

为了解决这一局限性，我们提出了StarGAN，一种新的、可扩展的方法，它可以仅使用一个模型对多个域执行图像到图像的转换。StarGAN的这种统一模型体系结构允许在单个网
续袁·2022-02-21 20:27

StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains 2020-08-13

这篇博客已经很详细了，直接拿来引用一下https://blog.csdn.net/qq_26020233/article/details/106001703star-GAN采用输入一个onehot编码来实现多域之间的转换，但是这种确定的标签并不能反映真实多域的数据分布。在这篇文章中，作者泛化了对域和风格的定义，采用一个mappingnetwork来生成风格，然后生成器利用图像和风格生成图像，实现了
一只大南瓜·2022-02-19 10:57

分享几个有趣的AI开源项目

stargan-v2
人工智能AI技术·2022-02-11 21:34

CycleGAN and starGAN

文章目录介绍2ndStageTrainingDirectTransformationCycleGANstarGANReference介绍本门课程是2020年李宏毅老师新课：DeepLearningforHumanLanguageProcessing（深度学习与人类语言处理）课程网站B站视频公式输入请参考：在线Latex公式接上节的话题，我们用AE的思想来将content和speaker的特征分开，
oldmao_2001·2020-10-08 15:01

StarGAN - 图像到图像的翻译

本文为AI研习社编译的技术博客，原标题：StarGAN — Image-to-ImageTranslation作者|PranoyRadhakrishnan翻译|tobepellucid校对|Pita审核
weixin_34357267·2020-08-26 23:14

StarGAN——生成你的明星脸

1GAN介绍GAN，叫做生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork)。其基本原理是生成器网络G(Generator)和判别器网络D(Discriminator)相互博弈。生成器网络G的主要作用是生成图片，在输入一个随机编码(randomcode)z后，自动的生成假样本G(z)。判别器网络D的主要作用是判断输入是否为真实样本并提供反馈机制，真样本则输出1，反之为0。在两个
weixin_34331102·2020-08-26 23:11

【CVPR Oral】TensorFlow实现StarGAN代码全部开源，1天训练完

StarGAN是去年11月由香港科技大学、新泽西大学和韩国大学等机构的研究人员提出的一个图像风格迁移模型，是一种可以在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法。
weixin_33774308·2020-08-26 23:25

StarGAN：支持多领域图像生成的生成对抗网络实践

GAN家族在CVPR2018时候迎来一个新强悍的成员，即：StarGAN:UnifiedGenerativeAdversarialNetworksforMulti-DomainImage-to-ImageTranslation
sparkexpert·2020-08-26 23:40

【翻译】StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation

为了解决这个局限，我们推出starGAN，一种新颖的、可扩展的方法，它可以仅使用一个模型对多个域执行图像到图像的转换。StarGAN的这种统一模型架构可以仅在一个网络中国训练多个数据集的多个领域。
桃木————·2020-08-26 23:04

starGAN代码分析

#参数设置importsyssys.path.append("/home/hxj/anaconda3/lib/python3.6/site-packages")fromtorchvision.datasetsimportImageFolderfromPILimportImageimporttorchimportosimportrandomc_dim=5#dimensionofdomainlabel
weixin_30799995·2020-08-26 23:31

starGAN文章代码学习

starGAN文章代码学习实验代码代码下载依赖库安装代码运行结果展示文章阅读略读疑问精读翻译疑问解答最终总结实验代码代码下载https://github.com/yunjey/StarGAN依赖库安装利用
一只小鱼吖·2020-08-26 23:33

PyTorch实现"StarGAN：使用单一模型执行多个域的图像转换"。

转载自：https://ptorch.com/news/116.htmlPyTorch实现StarGAN：用于多域图像到图像转换的统一生成对抗网络。
jk英菲尼迪·2020-08-26 23:55

StarGAN

转载自：http://www.360doc.com/content/18/0731/15/58279403_774675555.shtmlAbstract&IntroductionExistingapproacheshavelimitedscalabilityandrobustnessinhandlingmorethantwodomains,sincedifferentmodelsshouldbe
jk英菲尼迪·2020-08-26 23:55

关于StarGAN

论文阅读笔记论文题目：StarGAN:UnifiedGenerativeAdversarialNetworksforMulti-DomainImage-to-ImageTranslation创新点：只需使用一个模型就可以对多个域执行图像到图像的转换
Allen_David·2020-08-26 23:04

StarGAN论文及代码理解

StarGAN的引入是为了解决多领域间的转换问题的，之前的CycleGAN等只能解决两个领域之间的转换，那么对于含有C个领域转换而言，需要学习C*(C-1)个模型，但StarGAN仅需要学习一个，而且效果很棒
didi7081·2020-08-26 23:57

starGAN原理代码分析

下载:gitclonehttps://github.com/yunjey/StarGAN.gitcdStarGAN/下载celebA训练数据:bashdownload.sh训练:pythonmain.py
imperfect00·2020-08-26 23:25

【GANs学习笔记】（十九）CycleGAN、StarGAN

完整笔记：http://www.gwylab.com/note-gans.html———————————————————————Part2GANs在风格迁移上的应用1.CycleGAN1.1CycleGAN解决的问题假设我们现在要训练一个风格迁移的神经网络，也就是说输入一张图片，输出一张它的不同风格的图片，比如说输出一张具有泛古抽象质感的图片。那么我们考虑应用GANs技术。一个很自然的想法是给它增
bupt_gwy·2020-08-26 23:19

StarGAN

CVPR2018《StarGAN:UnifiedGenerativeAdversarialNetworksforMulti-DomainImage-to-ImageTranslation》github-
Forlogen·2020-08-26 23:14

StarGAN论文

目录一览摘要1.介绍术语解释数据集一对一图像转换的不足针对以上不足的StarGAN优势论文的贡献2.相关基础知识生成式对抗网络GAN条件生成式对抗网络CGAN图像翻译3.StarGAN3.1多域单数据集的图像翻译对抗损失
找工作青年·2020-08-26 23:37

starGAN知识小结

starGAN知识小结本文为阅读完starGAN论文后作出的系统小结。论文地址starGAN顾名思义就是星型GAN结构，其解决的主要问题为multi-domain的image-to-image转换。
AndyViky·2020-08-26 23:36
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