日本动漫 AnimeGAN的Tensorflow实现可用于快速照片动画！可以在或在上访问该论文。 更新： data_mean.py用于计算整个样式数据的三通道（BGR）色差，这些差值用于在训练过程中平衡样式数据的色调对所生成图像的影响。 例如，Hayao样式数据的整体色调为淡黄色。 adjust_brightness.py用于基于输入照片的亮度来调整生成图像的亮度。 一些训练超参数发生变化。 在线访问：感谢开发在线访问项目，您可以通过浏览器实现照片动画，而无需安装任何软件，。 好消息：tensorflow-1.15.0与该存储库的代码兼容。 在此版本中，无需任何修改即可运行此代码

使用条件深度卷积生成对抗网络生成表情符号 这是用Python 3.6.5和Keras 2.1.5编写的和。 由于这两篇论文均未公开披露其实现和数据集，因此我们将它们实现并制作了表情符号标题数据集。 描述 该模型使用条件深度生成对抗网络和预训练的GloVe嵌入文件，部分基于和 。 示例输出如下： 此实现易于运行，因为我们已经为预处理数据集准备了一些有用的脚本。 请按照以下说明进行操作并享受生成表情符号的乐趣！ 需求 您必须安装以下软件包： 凯拉斯 NumPy TensorFlow Matplotlib OpenCV scikit学习 NLTK 皮尔 大熊猫 科学 注意：我们使用Ten

通过生成多列卷积神经网络进行图像修复 ，，，，。 带有矩形遮罩的Places2，CelebA-HQ和Paris街景的结果。 在Places2和CelebA-HQ上随机抽奖的结果。 介绍 该存储库适用于NeurIPS 2018论文`` ''。 如果我们的方法对您的研究有用，请考虑引用： @inproceedings{wang2018image, title={Image Inpainting via Generative Multi-column Convolutional Neural Networks}, author={Wang, Yi and Tao, Xin and Qi,

机器学习GAN学习资料，比较简单的资料，介绍GAN的原理和发展。

采用椭圆偏振光谱法，在1.5～6.5eV光谱范围研究了纤锌矿结构GaN外延薄膜。通过物理模型建立和光谱拟合得到了GaN外延薄膜的厚度和光学常数，所得厚度值与扫描电子显微镜测量的结果相差仅为0.4%。表明所采用的模型和Cauchy吸收色散表式适用于GaN薄膜，进一步采用四相逐点拟合算法得到更全面更准确的GaN薄膜光学常数。

高光谱图像分类问题是高光谱遥感图像处理问题中的研究基础,它的主要目的是根据高光谱遥感图像中的光谱信息和空间信息将图像中的每个像元划分为不同的地物类别[1]。高光谱图像分类技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域,然而高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临着巨大的挑战。因此,高光谱图像分类问题越来越受到学者们的广泛关注[2-4]。

来自新加坡NUS图神经网络大牛Xavier Bresson教授关于生成模型VAE与GAN的总结PPT，全面概括了生成式模型VAE与GAN的应用，非常值得关注！ Variational autoencoders (VAE) Lab on VAE Generative Adversarial Networks (GAN) Labs on GAN Conclusion

很少有用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP的脑电情绪识别。重点是构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型。采用的是Pytorch深度学习框架。

该数据集为动漫人物头像数据集，一共有21511个动漫人物头像，供大家使用。 可以用于训练GAN,DCGAN等一系列的生成对抗神经网络的实验。具体实验方法已经更新，大家可以点击我的主页进行查看，pytorch 使用DCGAN生成动漫人物头像。 入门级实战必看的小例子，大家可以自行查看。欢迎大家进行探讨讨论，提出更优秀的训练方法。

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