GAN局部语义编辑的方法及应用 GAN（Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，近年来在图像合成领域取得了非常大的进步。然而，对GAN输出的控制能力仍然有限。为解决这个问题，我们提出了一种简单而有效的方法，可以对目标输出图像进行局部的、语义感知的编辑。这是通过从源图像（也是GAN输出）中借用元素，通过对样式向量的新颖操作实现的。 我们的方法基于StyleGAN模型，它可以生成高质量的图像。我们观察到，StyleGAN在训练过程中学习了语义对象的紧凑表示，因此可以将参考图像的特定对象部分的外观转移到目标图像上。我们的方法不需要外部模型的监督，也不涉及复杂的空间变形操作。 我们的贡献包括： * 我们揭示了StyleGAN生成器中隐藏激活的结构，表明学习到的表示在合成图像中与语义对象大体上是解缠结的。 * 我们利用这种结构开发了一种新颖的图像编辑器，可以将语义部分从参考图像转移到目标合成图像。 我们的方法有很多应用，例如法医艺术，可以将人脸由各种来源合成；室内设计，可以可视化各种设计元素的组合。通过将我们的方法与将自然图像嵌入到StyleGAN的潜在空间中的最新工作相结合，可以设想将其扩展到对真实图像的语义编辑。 在我们的方法中，我们使用StyleGAN模型来生成图像，然后将参考图像的特定对象部分的外观转移到目标图像上。我们通过对样式向量的新颖操作实现了这个过程。 我们的方法的优点包括： * 简单而有效：我们的方法不需要外部模型的监督，也不涉及复杂的空间变形操作。 * 局部语义编辑：我们的方法可以对目标输出图像进行局部的、语义感知的编辑。 * 广泛的应用：我们的方法可以应用于法医艺术、室内设计等领域。 我们的方法的局限性包括： * 依赖于StyleGAN模型：我们的方法基于StyleGAN模型，如果StyleGAN模型不能生成高质量的图像，那么我们的方法也不会很好地工作。 * 只能编辑局部对象：我们的方法只能编辑局部对象，不能编辑整个图像。 我们认为我们的方法可以广泛应用于图像编辑领域，并且可以与其他方法结合使用以实现更多的图像编辑功能。 在未来的工作中，我们计划将我们的方法扩展到对真实图像的语义编辑，并且与其他方法结合使用以实现更多的图像编辑功能。 我们的方法是一种简单而有效的方法，可以对目标输出图像进行局部的、语义感知的编辑。我们的方法基于StyleGAN模型，可以广泛应用于法医艺术、室内设计等领域，并且可以与其他方法结合使用以实现更多的图像编辑功能。

CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。

生成对抗网络GAN.pptx

音乐GAN 塞缪尔·贝里恩（Samuel Berrien）

甘 1- 生成对抗网络（GAN）的对抗过程。 生成器模型判别模型生成器模型。 MNIST数据集模型化模型。 参考

*Model Kit supports ADS2019, ADS2020, and ADS2021, ADS2022 包含： -CGHV40100F -CGHV40180FP -CGHV40200PP -CGHV40320D -CGHV50200F -CGHV59070F -CGHV59350F -CGHV96050F -CGHV96100F -CGH09120F -CGH21240F -CGH25120F -CGH27015F -CGH27030F -CGH27030S -CGH27060F -CGH31240F -CGH35015F -CGH35030F -CGH35060F -CGH35240F -CGH40006S -CGH40006P -CGH40010F -CGH40025F -CGH40035F -CGH40045F -CGH40090PP -CGH40120FP -CGH40180PP -CGH55015F -CGH55030F -CGH60008D -CGH60015D -CGH60030D -CGH60060D -CGH60120D -CG2H80015D 等等

该文件是训练CR-GAN项目所需的预训练模型，该模型如果不下载则不能跑项目！

InterFaceGAN-解释用于语义人脸编辑的GAN的潜在空间 图：使用InterFaceGAN获得的高质量面部属性编辑结果。 在此存储库中，我们提出了一种称为InterFaceGAN的语义面部编辑方法。 具体来说，InterFaceGAN能够通过解释第一个潜在空间并找到隐藏的语义子空间，将无条件训练的人脸合成模型转变为可控制的GAN。 [ ] [ ] [] [] [ ] 如何使用 拾取一个模型，拾取一个边界，拾取一个潜在代码，然后编辑！ # Before running the following code, please first download # the pre-trained ProgressiveGAN model on CelebA-HQ dataset, # and then place it under the folder ".models/pretra

Wav2lip预训练模型，包含人脸检测模型、wav2lip生成模型、wav2lip_gan生成模型、wav2lip判别模型等，使用此模型通过音频驱动视频，生成最终的嘴型与语音的匹配

Automatic generation of natural language from images has attracted extensive attention. In this paper, we take one step further to investigate generation of poetic language (with multiple lines) to an image for automatic poetry creation.