Generative Adversarial Networks with Python Deep Learning Generative Models for Image Synthesis and Image Translation by Jason Brownlee 29 step-by-step lessons, 652 pages. intuitions behind models, much more. generate faces, translate photos, more 生成对抗网络是一种深度学习生成模型，可以在一系列图像合成和图像对图像转换问题上实现惊人的照片现实效果。 在这部新的电子书写在友好的机器学习掌握风格，你习惯了，跳过数学，直接跳到获得结果。 通过清晰的解释、标准的 Python 库（Keras和TensorFlow 2）和分步教程课程，您将发现如何为自己的计算机视觉项目开发生成对抗网络。

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研究论文中建议的生成对抗网络 (GAN) 的 MATLAB 实现集合。 它包括 GAN、conditional-GAN、info-GAN、Adversarial AutoEncoder、Pix2Pix、CycleGAN 等，模型应用于不同的数据集，如 MNIST、celebA 和 Facade。

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《PyTorch生成对抗网络编程》思维导图和配套素材免费版，畅销书《Python神经网络编程》作者最新力作； 全彩印刷，配套示例代码，图文并茂，易懂实用； 从零开始，用PyTorch构建自己的生成对抗网络。 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是神经网络领域的一颗新星，被誉为“机器学习领域近 20 年来最酷的想法”。 本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络，指导读者如何使用PyTorch 按部就班地编写生成对抗网络。阅读本书，读者将了解 PyTorch和生成对抗网络的基本原理，学会使用PyTorch构建自己的生成对抗网络，生成手写数

基于循环生成对抗网络的图像风格迁移.pdf

GAN生成对抗网络入门与实战视频教程，完整版，提供源码和数据下载。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。 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。

生成对抗网络实现的集合，大部分基于python3

使用Pix2Pix GAN将Google Satelite Image转换为Streetmap图像 Pix2Pix GAN是图像到图像转换的通用方法。 它基于条件生成对抗网络，其中生成目标图像，该目标图像以给定输入图像为条件。 提出了Pix2Pix GAN的思想。 根据该论文，该模型不仅学习从源图像到目标图像的映射，而且学习损失函数以训练该映射。 网络架构 生成器是经过修改的U-net模型，它将RGB图像作为输入，然后尝试将其映射到相同形状的另一个RGB图像。 鉴别器是一个PatchGan，输出一个30x30的矩阵，然后用于计算对抗损失。 数据集 可以使用此从Kaggle下载数据集。 下载数据集后，将其提取到data / dataset文件夹中。 超参数 source_images = 1096 target_images = 1096 IMAGE_HEIGHT = 256 IMAGE_W