文本框 通过生成的对抗网络从输入的单词生成文本框。 视频：在不同的培训步骤中生成“生成”一词： ： 图1：使用我们的模型生成“具有相同样式的单词”的不同示例 内容 ： 经过训练的模型：经过预先训练的模型（有关该模型的更多详细信息，请参见“部分）。 将该目录放置在目录中。 要使用它，请将EXPERIMENT_NAME = None替换为EXPERIMENT_NAME = "trained model" ，并确保文件中的cfg.resume_step = 225000 。 aster_weights ：转换为tf2的 OCR的权重。 将此目录放置在项目的根目录下。 训练模型，运行投影仪和推断测试集是必需的。 perceptual_weights ：感知损失的权重，使用回购从pytorch转换而来。 将此目录放置在目录中。 运行投影仪是必需的。 构建码头工人 docker build

尽管使用更快更深的卷积神经网络在单图像超分辨率的准确性和速度方面取得了突破，但一个核心问题仍然很大程度上未解决：当我们在大的升级因子上超分辨时，我们如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的超分辨率方法的行为主要由目标函数的选择驱动。近期工作主要集中在最小化均方重建误差。由此产生的估计具有高峰值信噪比，但它们通常缺乏高频细节，并且在感知上它们不能满足在较高分辨率下预期的保真度的感觉上不满意。在本文中，我们提出了SRGAN，一种用于图像超分辨率（SR）的生成对抗网络（GAN）。据我们所知，它是第一个能够推断4倍放大因子的照片般逼真的自然图像的框架。为实现这一目标，我们提出了一种感知损失函数，它包括对抗性损失和内容丢失。对抗性损失使用鉴别器网络将我们的解决方案推向自然图像流形，该网络经过训练以区分超分辨率图像和原始照片真实图像。另外，我们使用由感知相似性驱动的内容丢失而不是像素空间中的相似性。我们的深度残留网络能够在公共基准测试中从严重下采样的图像中恢复照片般逼真的纹理。广泛的平均意见得分（MOS）测试显示使用SRGAN在感知质量方面获得了巨大的显着提升。使用SRGAN获得的MOS分数比使用任何

本文由机器之心编译 去年 9 月，BigGAN 横空出世，被誉为「史上最强 GAN 生成器」，其逼真程度众多研究者高呼「鹅妹子嘤」！相关论文也被 ICLR 2019 接收为 Oral 论文。 今年 2 月，BigGAN 的一作又发布了更新版论文，提出了新版 BigGAN——BigGAN-deep，其训练速度、FID 和 IS 都优于原版。 BigGAN 及其加强版的问世让我们看到了生成对抗网络在图像生成方面的巨大威力，但 GAN在生成图像方面真的无懈可击吗？它是生成图像的最佳方式吗？ 近日，DeepMind 的研究人员发表论文表示，他们利用 VQ-VAE 生成了可以媲美当前最佳 GAN 模型（

Gan网络的原图像latents获取及特征分离

GAN生成对抗网络入门与实战视频教程，新增Tensorflow2.0代码实现，16章完整版，提供源码和数据下载。 课程深入浅出，从深度学习（tensorflow）基础讲起，既有原理的介绍，又对实现代码做了精讲。为使课程简单易懂，代码实现全部从简，使用简洁的代码实现各种各样的GAN实例。本课程深入讲解近年来复杂分布上无监督学习方法——生成对抗网络（GAN）的原理与应用实例。

数字对抗样本生成 LeNet是一个小型的神经网络结构，仅包含两层卷积层、两个池化层以及三层全连接。该轻量级网络能快速、占内存小、高精确度的解决复杂度比较低的问题，如手写数字识别。本实验要求： (步骤1)用LeNet网络完成手写数字识别任务。 (步骤2)利用对抗样本工具包生成针对该网络的对抗样本。 首先简要介绍了GAN的原理，通俗易懂 我简要实现了这一部分，并且包括每一部分的数字可视化功能，包括LeNet模型的构建，以及对于LeNet的超参数的调节和一些方法，最后也把模型权重保存下来，不用训练也可以直接用。 在步骤二中，生成针对该网络的对抗样本。做了威胁模型，快速梯度符号攻击，定义扰动上限 epsilons，被攻击的模型，FGSM 攻击方式，测试函数的操作 最后启动攻击，得到对抗结果，最后比较准确性 vs Epsilon，就得到最后的实验结果。 所有的介绍和方法和代码都是可以直接运行的

GAN系列的代码，包含各种GAN结构

3dgan-chainer 3D生成对抗网络的Chainer实现。 结果 一些好的样品产生了椅子。 （50纪元） python generate_samples.py result/trained_models/Generator_50epoch.npz 要求 链接器（2.0.1） 科学的 scikit图像 h5py pip install scipy scikit-image h5py 可选的 如果要绘制体素，则需要 。 截至2017年10月19日，未发行版本的matplotlib仅包含功能 matplotlib 2.1.0 + 323.ge6448bafc pip install git+https://github.com/matplotlib/matplotlib 数据集 我使用了ShapeNet-v2数据集。 培训脚本支持.binbox或.h5扩展名。 描述你的数据集路径DATASET_PATH在train.py 。 .binvox 只需在ShapeNet-v2中使用.binvox文件

这个是已经训练好的DFGAN，针对CUB的生成器模型，训练轮数601轮 默认bird.yml： CONFIG_NAME: 'bird' DATASET_NAME: 'bird' DATA_DIR: '../data/bird' GPU_ID: 0 WORKERS: 1 B_VALIDATION: True # True # False loss: 'hinge' TREE: BRANCH_NUM: 1 BASE_SIZE: 256 TRAIN: NF: 32 # default 64 BATCH_SIZE: 24 MAX_EPOCH: 601 NET_G: '../test' TEXT: EMBEDDING_DIM: 256 CAPTIONS_PER_IMAGE: 10 DAMSM_NAME: '../DAMSMencoders/bird/inception/text_encoder200.pth'

3dgan-keras 这是一个实现 ，最初是由MIT CSAIL提出。 运行python main.py进行训练，不要忘记将卷放在/data/train 。 要进行测试，只需运行python main.py --mode=test并指定所需的test_epoch 。 版本号 keras == 2.2.4 去做 数据加载器 测试脚本 添加张量板 作者 Chi Nok Enoch Kan /