gans专题
深入探讨生成对抗网络（GANs）：颠覆传统的AI创作方式
在人工智能的快速发展中，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）无疑是一个引人注目的技术。自2014年由Ian Goodfellow等人首次提出以来，GANs已经在图像生成、文本生成、视频生成等多个领域展现出了惊人的能力。本文将详细解析GANs的原理、结构以及应用场景，帮助读者全面理解这一颠覆性的技术。 一、GANs的基本原理 生成对抗网络（G
【机器学习】生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)详解
🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 💫个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)详解GANs的基本原理GANs的训练过程GANs的发展历程GANs在实际任务中的应用小结 生成对
生成对抗网络（GANs）在艺术创作中的作用
生成对抗网络（GANs）在艺术创作中的作用 目录 一、引言 二、GANs的定义 三、GANs的常用属性 四、GANs在艺术创作中的应用案例 五、总结 一、引言 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器负责生成新的数据样本，而判别器则负责判断这些样本是否真实。
使用有限的数据来训练GANs
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Mayank Agarwal 编译：ronghuaiyang 导读 使用自适应增强判别器（ADA）来训练StyleGAN2。 生成对抗网络(GANs)的长期挑战之一是在很少数据的情况下训练它。小数据集的关键问题是识别器对训练样本的快速过拟合。鉴别器的工作是将其输入分类为假的或真的，但由于过拟合，它把除了训练数据集以外的所有东
GANs网络在图像和视频技术中的应用前景
Hi~！这里是奋斗的小羊，很荣幸您能阅读我的文章，诚请评论指点，欢迎欢迎 ~~ 💥💥个人主页：奋斗的小羊 💥💥所属专栏：C语言 🚀本系列文章为个人学习笔记，在这里撰写成文一为巩固知识，二为展示我的学习过程及理解。文笔、排版拙劣，望见谅。 目录 GANs网络在图像和视频技术中的应用前景背景原理应用图像生成视频生成 结语 GANs网络在图像和视频技
【生成对抗网络（GANs）：艺术和技术的交汇点】
文章目录 前言GANs的工作原理构建一个简单的GAN模型分析代码结论 前言 生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一项革命性创新，自2014年由Ian Goodfellow提出以来，它们已经成为了生成逼真图像、视频和音频数据的强大工具。GANs由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），它们在模型训练过程中相互竞争，从而提高生成
【CVPR2018】DeepMind最新演讲：VAEs and GANs
导读：在CVPR2018会议上，DeepMInd科学家分享了结合GANs和VAEs各自优势的GAN hybrids模型，两者不仅可以提高VAE的采样质量和改善表示学习，另一方面也可提高GAN的稳定性和丰富度。 参考：作者主页： http://elarosca.net
![[Classifier-Guided] Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/f1a1051fbfb7497890b2f36e6e3ec2e9.png)
[Classifier-Guided] Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis
1、介绍 针对diffusion models不如GAN的原因进行改进： 1）充分探索网络结构 2）在diversity和fidelity之间进行trade off 2、改进 1）在采样步数更少的情况下，方差设置为固定值并非最优。需要将表示为网络预测的v
利用GANs进行图像生成
生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。它们通过相互竞争来提高生成器生成高质量图像的能力。以下是如何利用GANs进行图像生成的基本步骤： 初始化模型： 设定生成器G和判别器D的初始参数。选择一个深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，来构建和训练模型。 训练判别器： 初始阶段，判别器D并不知道真实
生成对抗网络（GANs）：技术演化与广泛应用
目录 前言1 技术原理1.1 基本构成1.2 训练过程1.3 数学原理 2 应用领域2.1 图像合成2.2 数据增强2.3 风格迁移2.4 超分辨率 结论 前言 生成对抗网络（GANs），自2014年由Ian Goodfellow及其同事首次提出以来，已经引起了广泛的关注和研究。作为一种强大的机器学习框架，GANs能够生成极为逼真的图片、视频、音频等数据。它们通过两个神经网络的对
【风格迁移】DSM-GANs：为不同的域（照片和绘画风格）创建特定的映射函数，以改善风格转换的质量和准确性
DSM-GANs：为不同的域（照片和绘画风格）创建特定的映射函数，以改善风格转换的质量和准确性 提出背景DSM-GANs = 域特定映射 + 域特定内容空间 + 针对性损失函数设计模型如何进行风格转换和图像到图像翻译 提出背景 论文：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2008.02198v1 代码：https://acht7111020.githu
生成学习全景：从基础理论到GANs技术实战
本文全面探讨了生成学习的理论与实践，包括对生成学习与判别学习的比较、详细解析GANs、VAEs及自回归模型的工作原理与结构，并通过实战案例展示了GAN模型在PyTorch中的实现。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发
深度学习（生成式模型）——ADM：Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis
文章目录 前言基础模型结构UNet结构Timestep Embedding关于为什么需要timestep embedding global attention layer 如何提升diffusion model生成图像的质量Classifier guidance实验结果 前言 在前几篇博文中，我们已经介绍了DDPM、DDIM、Classifier guidance等相关的扩散模型
深度学习（生成式模型）——ADM：Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis
文章目录 前言基础模型结构UNet结构Timestep Embedding关于为什么需要timestep embedding global attention layer 如何提升diffusion model生成图像的质量Classifier guidance实验结果 前言 在前几篇博文中，我们已经介绍了DDPM、DDIM、Classifier guidance等相关的扩散模型
GAN：SNGAN-谱归一化GANs
论文：https://arxiv.org/pdf/1802.05957.pdf 代码：GitHub - pfnet-research/sngan_projection: GANs with spectral normalization and projection discriminator 发表：2018 ICLR 摘要 GANs的主要挑战是：训练的稳定性。本文作者提出一种新的权重归一化
深度学习之八（生成对抗网络--Generative Adversarial Networks，GANs）
概念 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks， GANs）是一种深度学习模型，由 Ian Goodfellow 等人于2014年提出。GAN 的目标是通过训练两个神经网络（生成器和判别器），使得生成器能够生成与真实数据相似的样本，而判别器能够区分真实样本和生成样本。这两个网络相互对抗，形成了一种博弈的训练过程。 GAN 的主要组成部分： 生成器（Gen
【GANs】什么是饱和损失函数 Non-Saturating LossFunction
Saturating VS Non-Saturating Loss functions in GANs【GANs】什么是饱和损失函数 Non-Saturating LossFunctionSaturating VS Non-Saturating Loss functions in GANs 饱和Loss 普通GAN loss是生成器希望最小化被判断为假的概率。x取值范围是[0,1]，所以图中函
《异常检测——从经典算法到深度学习》13 MAD: 基于GANs的时间序列数据多元异常检测
《异常检测——从经典算法到深度学习》 0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇6 基于重构概率的 VAE 异常检测7 基于条件VAE异常检测8 Donut: 基于 VAE 的 Web 应用周期性 KPI 无监督异常检测9 异常检测资料汇总（
使用DMAD（Learning Efficient GANs using Differentiable Masks and co-Attention Distillation）训练并测试自己的数据
论文：Learning Efficient GANs using Differentiable Masks and co-Attention Distillation 代码：DMAD 最近在做毕设，翻GitHub时看到原作者的repo，就尝试拿来跑一下自己的数据。结果一上来就报错（除了一些通用性比较高的repo外，很多都会遇到这种问题），解决了半天的环境问题，遇到下面这个错
论文阅读Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs
这篇论文主要是为了解决在人脸预测的时候同时保留年龄特征和身份特征，使用GAN网络，以及金字塔模型。与以前的方法相比，还提到了前额和头发在年老时候的影响，同时可以在化妆以及不同姿态下进行预测。 Abstract 面部年龄进展的两个基本要求，即老化准确性和身份持久性，在文献中没有得到很好的研究。在本文中，我们提出了一种新的基于生成对抗网络的方法。它分别模拟内在受试者特征和年龄特定面部变化相对于经过
生成对抗网络（GANs）系列：KL散度和JS散度
1.香农信息量、信息熵和交叉熵 只考虑连续型随机变量的情况。设p为随机变量X的概率分布，即p(x)为随机变量X在X=x处的概率密度函数值，随机变量X在x处的香农信息量定义为： 其中对数以2为底，这时香农信息量的单位为比特。香农信息量用于刻画消除随机变量X在x处的不确定性所需的信息量的大小。如随机事件“中国足球进不了世界杯”不需要多少信息量（比如要不要多观察几场球赛的表现）就可以消除不确定性
Guided Diffusion/Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis (Paper reading)
Guided Diffusion/Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis (Paper reading) Prafulla Dhariwal, OpenAI, NeurlPS2021, Cited: 555, Code, Paper. 目录子 Guided Diffusion/Diffusion Models Beat GANs on