本篇博客为 上篇博客的 另一个实现版本，训练流程相同，所以只实现代码，感兴趣可以跳转看一下。 生成对抗网络—GAN（代码理解） http://t.csdnimg.cn/HDfLOhttp://t.csdnimg.cn/HDfLO 目录 一、GAN深度卷积实现 1. 模型…

我们之前讲的 GAN 中的生 成器，它没有输入任何的条件，它只是输入一个随机的分布，然后产生出来一张图片。我们现 在想要更进一步的是希望可以操控生成器的输出，我们给它一个条件x，让他根据条件x跟 输入z 来产生输出y。那…

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 在GAN（生成对抗网络）中，生成器（Generator）和判别器（Discriminator）通常是通过神经网络实现的，因此它们并没有…

GAN 是以很难训练而闻名的，我们接下来介绍一些其中的原因和训练GAN的小技巧。 首先，我们回顾一下判别器和生成器都在做些什么。判别器的目标是要分辨真的图片与产生 出来的假图片间的差异，而生成器在做的事情是要去产生假的图片，骗…

1、前言 这篇文章，我们讲VQ_GAN，这是一个将特征向量离散化的模型，其效果相当不错，搭配Transformer（GPT）或者CLIP使用，达到的效果在当时可谓是令人拍案叫绝！ 原论文：Tam…

1、前言 这篇文章，我们讲VQ_GAN，这是一个将特征向量离散化的模型，其效果相当不错，搭配Transformer（GPT）或者CLIP使用，达到的效果在当时可谓是令人拍案叫绝！ 原论文：Tam…

1、前言 这篇文章，我们讲VQ_GAN，这是一个将特征向量离散化的模型，其效果相当不错，搭配Transformer（GPT）或者CLIP使用，达到的效果在当时可谓是令人拍案叫绝！ 原论文：Tam…

GAN 是以很难训练而闻名的，我们接下来介绍一些其中的原因和训练GAN的小技巧。 首先，我们回顾一下判别器和生成器都在做些什么。判别器的目标是要分辨真的图片与产生 出来的假图片间的差异，而生成器在做的事情是要去产生假的图片，骗…

研究背景：AlGaN/GaN HEMT因其在高电压、高温和高频率下的操作能力而受到关注，尤其在航空航天和汽车应用中，其辐射响应变得尤为重要。重离子辐射可能导致绝缘体失效，即单事件效应（SEEs）引起的栅介质击穿。 …

本篇博客为 上篇博客的 另一个实现版本，训练流程相同，所以只实现代码，感兴趣可以跳转看一下。 生成对抗网络—GAN（代码理解） http://t.csdnimg.cn/HDfLOhttp://t.csdnimg.cn/HDfLO 目录 一、GAN深度卷积实现 1. 模型…

论文：Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation（2017.10） 作者：Tero Karras, Timo Aila, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen 链接：https://arxiv.org/abs/1710.10196 代码&#xff1a…

1、前言 上一篇，我们讲述了StyleGAN2。这一篇，我们就来讲一个把StyleGAN2作为基底架构的DragGAN。DragGAN的作用主要是对图片进行编辑，说厉害点，可能和AI修图差不多。这篇论文比较新，发表自2023年 原论文&#xff1a…

我们产生出来的生成器它好或者是不好。要 评估一个生成器的好坏，最直觉的做法也许是找人来看生成器产生出来的图片到底像不像真 实的图片。所以其实很长一段时间，尤其是人们刚开始研究生成式技术的时候，很长一段时间 没有好的评估方法。那时候…

1. 概述 在真实数据超分任务上，从SRGAN开始，Loss函数基本是Pixel loss GAN loss Perceptual loss的组合。 与生成任务不同，对于超分这种复原任务，如果只使用Gan loss或者GAN loss的权重比较大的话，效果就比较差。 …

目录 1. GAN 图像增强算法简介1.1 GAN简介1.2 图像增强简介1.3 本文目标2. 环境设置与依赖安装3. 数据加载与预处理3.1 数据加载3.2 数据增强4. 构建GAN图像增强模型4.1 生成器4.2 判别器5. 训练GAN模型5.1 损失函数与优化器5.2 训练循环6. 测试与评估7. 实现GUI进行图像增强8.…

1、前言 上一篇，我们讲述了StyleGAN2。这一篇，我们就来讲一个把StyleGAN2作为基底架构的DragGAN。DragGAN的作用主要是对图片进行编辑，说厉害点，可能和AI修图差不多。这篇论文比较新，发表自2023年 原论文&#xff1a…