生成对抗网络GAN使用PyTorch框架实现

Python语言 DCGAN代码包 完整代码 卷积生成式对抗网络

Android 深度学习gan网络，使照片变为动漫化风格，毕业设计源码，android studio编译。项目里有源码和apk，参考链接：https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/121197410

在PyTorch和PyTorch Lightning中生成深度学习模型的实现 DCGAN 论文： 作者：Alec Radford，Luke Metz，Soumith Chintala 代码（PyTorch）： 由 码（闪电）： 由 去做 DCGAN Pix2Pix 循环GAN SRGAN

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程序使用pytorch库，利用生成对抗网络（GAN）算法和MNIST数据集生成手写字体，pytorch+python3.6

PyTorch GAN :laptop:与 :laptop: = :red_heart: 此仓库包含各种GAN架构的PyTorch实现。目的是使初学者更容易开始玩和学习GAN。 我发现的所有存储库都掩盖了某些内容，例如将某些网络层中的偏向设置为False而没有解释为什么要做出某些设计决定。此仓库使每个设计决策透明。 目录 什么是GAN？ GAN最初是由Ian Goodfellow等人提出的。在一份名为“的开创性论文中。 甘斯是一个框架，2个模型（通常为神经网络），称为发电机（G）和鉴别器（d），玩游戏极大极小彼此抵靠。生成器正在尝试学习真实数据的分布，这是我们通常感兴趣的网络。在游戏中，生成器的目的是欺骗鉴别器“思考”它生成的数据是真实的。另一方面，鉴别器的目的是正确地区分生成的（伪）图像和来自某些数据集（例如MNIST）的真实图像。 设置 git clone https://github.com/gordicaleksa/py

使用条件生成对抗网络进行图像去雨 [] [] 何章，Vishwanath Sindagi，Vishal M.Patel 在本文中，我们研究了解决单图像去水印问题的新观点。 我们不仅要确保决定什么是实现良好的定量和定性性能的良好先验或良好框架，还应确保排水良好的图像不会降低给定计算机视觉算法（如检测和分类）的性能。 换句话说，消除雨水的结果应该与其对应的清晰图像与给定的鉴别器没有区别。 通过使用最近引入的条件生成对抗网络（GAN），可以将该标准直接合并到优化框架中。 为了最大程度地减少GAN引入的伪像并确保更好的视觉质量，引入了新的精确损失函数。 @article{zhang2017image, title={Image De-raining Using a Conditional Generative Adversarial Network}, author={Zhan

TransGAN-PyTorch PyTorch实施TransGAN论文 原始文件可以在找到。 安装 您可以通过pip安装软件包： pip install transgan-pytorch 用法 import torch from transgan_pytorch import TransGAN tgan = TransGAN (...) z = torch . rand ( 100 ) # random noise pred = tgan ( z ) 执照

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