利用PyTorch搭建卷积生成对抗网络生成彩色图像，可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121670277

用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN），详情可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121604572

「安全方案」1 红蓝对抗 安全研究 区块链 信息安全 漏洞挖掘

对峙 对面部识别进行物理对抗攻击的步骤 在应用蒙版之后，将左侧的输入图像检测为右侧的目标图像。 安装 创建一个虚拟环境 conda create -n facial pip 克隆仓库 git clone https://github.com/392781/Face-Off.git 安装所需的库 pip install -r requirements.txt 导入和使用！ from adversarial_face_recognition import * ` 有关培训说明，请查看以开始少于30行。 用法 该库的目的是再次制造对抗攻击，再用FaceNet人脸识别器。 这是初步的工作，目的是使用一个可以戴在脸上的面具来产生更强壮的物理攻击。 当前管道由对齐的输入图像和计算出的蒙版组成。 然后使用dlib定向梯度检测器直方图将其输入到面部检测器中，以测试是否仍检测到面部。 然后将其传

AnimeGAN生成对抗网络的一种简单的PyTorch实现，专注于动漫头像绘制。 随机生成的图像图像是从在143,000个动漫人物AnimeGAN上训练的DCGAN模型生成的，该游戏是Generative Adversarial Networks的简单PyTorch实现，着重于动漫头像。 随机生成的图像图像是从DCGAN模型中生成的，该模型在143,000个动漫角色脸上训练了100个历元。 图像插值操纵潜在代码，可以实现从第一行到最后一行的图像过渡。 原始图像图像不干净，可以观察到一些离群值，这会降低生成图像的质量。 用法

在第三代无线通信技术中，最主要的一项技术是CDMA技术。为了抑制多径干扰和多址干扰，要求扩频序列具有较好的相关特性，同时，直接扩频通信已经在实际的卫星通信系统中广泛应用，了解其解扩技术与截获技术，通过电子对抗的手段实现对直接扩频通信系统的性能验证，并采用先进的抗干扰技术，本文的主要工作包括： 1）介绍了扩频通信系统的概念以及伪随机码的特性和生成方法，设定了一个完整的直接序列扩频通信系统，并详细阐述直接扩频通信系统的发射和接收系统，能够实现基本的扩频通信系统的验证。 2）介绍了目前在电子对抗中常用的抗干扰算法，并且提出了一种基于迭代门限的频域抗干扰算法，针对门限的求取进行了详细的公式推导。这种基于迭代门限的算法可以自适应的调整门限，有效的对干扰进行抑制。 3）对直接扩频通信系统本身的抗干扰性能和抗干扰处理算法的抗干扰性能进行了仿真验证，以北斗C/A码为例，通过对该算法进行Matlab仿真，证明了在窄带干扰带宽2M，信干比-50dB的情况下，抗干扰算法仍可以有效的抑制干扰，得到清晰的相关峰。而且其直接扩频通信体质本身具备超过信号比-20dB的抗干扰能力。

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Tensorflow中的贝叶斯生成对抗网络

无透镜同轴全息图中包含零级像和孪生像噪声,采用基于菲涅耳衍射模型的方法进行抑制时需要多幅无透镜图像。针对此问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的无透镜成像方法。首先计算部分相干光照明下无透镜图像的离焦距离,根据该离焦距离反向衍射传播,得到含零级像和孪生像的物平面图像。然后对该物平面图像与作为标准参考的商用显微镜图像进行配准,将配准后的图像作为GAN的训练样本,训练后得到GAN的核函数。最后用训练好的核函数对无透镜图像进行处理,得到清晰的目标图像。实验结果表明,所提方法可对零级像和孪生像有效抑制,图像的对比度和清晰度明显提高,效果可达4×商用显微物镜。所提方法在图像重建阶段只需单张无透镜图像且无需傅里叶变换等复杂操作,成像时间大大缩短。相比于基于卷积神经网络(CNN)的方法,所提方法需要的训练数据量更少,损失函数更易收敛,具有更高的处理效率。

生成对抗网络中WGAN的代码，WGAN彻底解决GAN训练不稳定的问题，不再需要小心平衡生成器和判别器的训练程度 基本解决了collapse mode的问题，确保了生成样本的多样性 训练过程中终于有一个像交叉熵、准确率这样的数值来指示训练的进程，这个数值越小代表GAN训练得越好，代表生成器产生的图像质量越高（如题图所示） 以上一切好处不需要精心设计的网络架构，最简单的多层全连接网络就可以做到