生成对抗网络(GAN)的英文电子书

GAN_fashion_MNIST 基于流行的MNIST生成图像的基本gan 运行说明：只需运行gan.py 对DL4J.com的引用，以上代码改编自它们的代码

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我们介绍了SinGAN，一个可以从单一自然图像中学习的无条件生成模型。我们的模型经过训练，能够捕捉图像内部patch的分布，然后能够生成与图像具有相同视觉内容的高质量、多样化的样本。SinGAN包含一个完全卷积的GANs金字塔，每个GANs负责学习图像中不同尺度上的patch分布。这允许生成具有显著可变性的任意大小和高宽比的新样本，同时保持训练图像的整体结构和精细纹理。与以往的单一图像GAN方案相比，我们的方法不仅限于纹理图像，而且没有条件(即从噪声中生成样本)。用户研究证实，生成的样本通常被混淆为真实的即时消息。我们说明了SinGAN在图像处理任务中的广泛应用。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Asure_AI」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/Asure_AI/article/details/102869213

阿根 | | PyTorch实现可控制的人的图像合成。 ，，，，，北京大学和ByteDance人工智能实验室，CVPR 2020（口服）。 组件属性传递 姿势转移 要求 Python3 pytorch（> = 1.0） 火炬视觉 麻木 科学的 scikit图像 枕头 大熊猫 tqdm 支配 入门 您可以直接从下载我们生成的图像（在Deepfashion中）。 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/menyifang/ADGAN.git cd ADGAN 数据准备 为了方便起见，我们使用DeepFashion数据集并提供数据集拆分文件，提取的关键点文件和提取的细分文件。 推荐数据集结构为： +—deepfashion | +—fashion_resize | +--train (files in 'train.l

李宏毅GAN网络作业文档 包括算法的简单思路讲解,数据集链接等等 每个部分用代码ruh实现,数据集以什么样的格式输入,呈现的效果,在学习后做作业巩固GAN网络的核心思想

HiFi-GAN：高效，高保真语音合成的生成对抗网络 非官方PyTorch实现。 HiFi-GAN： 先决条件 在Python 3.6上测试 pip install -r requirements.txt 准备数据集 下载数据集进行培训。 这可以是任何采样率为22050Hz的wav文件。 （例如，在纸上使用了LJSpeech） 预处理： python preprocess.py -c config/default.yaml -d [data's root path] 编辑配置yaml文件 火车和张量板 python trainer.py -c [config yaml file] -n [name of the run] cp config/default.yaml config/config.yaml ，然后编辑config.yaml 将训练/验证文件的根路径写下到第二/第三行。

GAN（生成式对抗网络）读书笔记（上）

GAN_模型 使用GAN生成3D网格模型

初始分数火炬 Pytorch缺少用于计算GAN初始得分的代码。 该存储库填补了这一空白。 但是，我们不建议使用初始分数来评估生成模型，有关原因，请参见。 入门 克隆存储库并导航到它： $ git clone git@github.com:sbarratt/inception-score-pytorch.git $ cd inception-score-pytorch 要生成随机的64x64图像并计算初始分数，请执行以下操作： $ python inception_score.py 唯一的功能是inception_score 。 它获取一张归一化为[0,1]范围的numpy图像列表和一组参数，然后计算初始分数。 请确保您的图像是3x299x299，如果不是（例如，您的GAN在CIFAR上接受过培训），请在将图像传递到初始网络之前，将resize=True传递给该函数，使其使用双线性插