基于pytorch实现原版GAN，一个是原本GAN，另一个是使用BCELoss的GAN

PyTorch-GAN.rar

变分自动编码和对抗生成网络在深度学习领域取得广泛的影响力，其背后思想和方法技巧可以在wake-sleep框架下进行统一和相互改进。本来希望能够这方面的工作做个总结，但是发现这是一个大的topic，涉及的文献源远流长，很难把握其中的要义，只要做成一个部分的ppt，需要继续努力完整这个讨论！

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%。

梦想之力 适用于Windows，Linux和Mac 。 下载 关于 DreamPower是一个分支，该可生成更好的假，并为您提供命令行界面。 它由多种算法组成，这些算法共同从照片中创建出伪造的裸照。 如果您没有使用命令行应用程序的经验，则可以下载 ，它为您提供了友好的用户界面。 特征 梦想之力 深裸体 多平台 :check_mark: :cross_mark: 命令行界面 :check_mark: :cross_mark: NVIDIA GPU支持 :check_mark: :cross_mark: 多线程 :check_mark: :cross_mark: 自动秤 :check_mark: :cross_mark: GIF支持 :check_mark: :cross_mark: 影片支援 :check_mark: :cross_mark: 身体定制 :check_mark: :cross_mark: 守护进程 :check_mark: :cross_mark: 定制口罩 :check_mark: :c

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