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 /

预训练好的inception model 是StackGAN 用来于鸟评估的inception score模型 也可以用于AttnGAN、DF-GAN等等文本生成图像模型当中 主要用于评估图像质量

动漫-着色机 动漫素描图像的用户交互着色 先决条件 pytorch torchvision numpy openCV2 PyQT5 opencv_transforms （用于培训）（您可以通过pip install opencv_transforms进行简单安装） matplotlib （用于培训） 结果 数据集 Taebum Kim，“动漫素描着色对”， //www.kaggle.com/ktaebum/anime-sketch-colorization-pair 从网上抓取的68K插图 用法 从下载模型权重，并在src/model/checkpoint上解压缩 python

本项目利用DCGAN网络训练数据集完成去雨 参考资料： #初步模型建立 #github code pytorch #深度理解 #资料总结 #其他应用实例文献