保留身份的条件生成对抗网络的面Kong老化 该存储库是的人的官方开放源代码，由宗宗望， ，罗维新和高 。 它是在tensorflow中实现的。 请按照说明运行代码。 ！[scalars_framework] 1.安装 安装python的第3个程序包依赖项（在requirements.txt中列出） tensorflow-gpu==1.4.1 scipy==1.0.0 opencv-python==3.3.0.10 numpy==1.11.0 Pillow==5.1.0 pip install -r requirements.txt 其他图书馆 CUDA 8.0 Cudnn 6.0 2.下载数据集 我们使用跨年龄名人数据集进行培训和评估。 有关此数据集的更多详细信息，请参考（ ）。 经过面部检测，对齐和中心裁剪后，我们将图像分为5个年龄段：11-20、21-30、31

使用cGAN的人脸生成器（后端） 我们提出并使用cGAN模型（ ）进行了实验，以从草图生成人脸。 数据是从数据集中准备的，其中包括8303张女性面部图像。 此是将模型与 Python Web框架集成的后端部分。 它提供RESTful-API请求并返回生成的图像。 披露：模型实现由@junyanz用。 查看他的项目 。 我们将其用于保留研究和实施。 要求 在 3 ： pip install flask 所有培训部分均在 git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix cd pytorch-Cycle

研究小样本情况下，GAN在复杂产品费用预测上的应用。针对小样本情况下传统神经网络难以训练、预测准确度不高的问题，采用GAN网络与CNN网络结合的方法，借助GAN判别网络强大的特征提取能力，提取出样本的浅层特征，并将特征共享给CNN预测网络。CNN预测网络与判别网络共同约束生成网络，从而训练整个神经网络，最后以CNN预测网络进行复杂产品费用预测。以导弹作为复杂产品的样例进行实验，经实验论证，GAN-CNN联合网络预测的准确性约为95%。

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通过利用GAN网络实现简单的生成手写数字

利用PyTorch搭建基础生成对抗网络（GAN），详情可参考博客：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121401742

CelebFaces Attributes Dataset (CelebA)数据集由202599幅图像组成，本压缩包上传了20000张数据，用于生成对抗网络（GAN）的训练

利用基础GAN生成彩色图像的全部代码，代码中用到的celeba.h5文件由于文件太大，无法上传，可以去https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121619750这里的第五部分自行生成

今天小编就为大家分享一篇pytorch GAN生成对抗网络实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

SCADA-GAN合成代 使用通用对抗网络综合生成SCADA数据集。 从简单的GAN网络开始，发展到WGAN和具有不同结果的CGAN。 二手的Keras和2功能：发电机频率和发电机电压相位更简单 观察结果：具有2个特征，所获得的综合数据集与真实特征非常相似。 哦耶！！ 但是...当使用大量特征时，会观察到渐变消失（如Ian GoodFellow的论文）。 使用Wassertein GAN（ ）实现进行了进一步测试，以解决这种情况，并生成更多功能和CGAN以取得更好的结果。 样本合成生成的SCADA消息 Synthetic Data set output (Created by GAN): Generator Prod Freq Avg Generator Prod Volt Phase Avg 0 50.312412 405.223846 1 50.780399