前阵子学习GAN的过程发现现在的GAN 综述文章大都是2016年 lan Goodfellow或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了

一，mnist数据集 形如上图的数字手写体就是mnist数据集。 二，GAN原理(生成对抗网络) GAN网络一共由两部分组成：一个是伪造器(Generator，简称G)，一个是判别器(Discrimniator，简称D) 一开始，G由服从某几个分布(如高斯分布)的噪音组成，生成的图片不断送给D判断是否正确，直到G生成的图片连D都判断以为是真的。D每一轮除了看过G生成的假图片以外，还要见数据集中的真图片，以前者和后者得到的损失函数值为依据更新D网络中的权值。因此G和D都在不停地更新权值。以下图为例： 在v1时的G只不过是 一堆噪声，见过数据集(real images)的D肯定能判断出G所生成

关于生成对抗GAN的干货都在这里了。

毕业设计选题系统的源码使用 GAN 隐藏数据 注意：我的英语是bab，所以如果我使用了错误的单词或错误的语法，请忽略。 这是我的毕业论文。 我有两个文档指南。 README.md 中的一个（你正在阅读的这个文件）是英文写的， Vietnam.md是越南文写的。 该项目基于和。 所有副本都需要遵循以上报价！ 一、总结 在查看了 之后，我决定构建一个界面，供用户更直观地操作。 整个项目在linux操作系统- Ubuntu 18.04上进行，硬件配置为Intel i5 8th Gen CPU，12G RAM。 GeForce MX 130 GPU，2G 内存。 二、 界面使用指南 该接口由 Tkinter 库编写。 1.搭建环境 项目中使用的环境由Anaconda创建。 您可以在链接中下载并安装它 $ cd Data-Hidding-Using-GAN/ $ conda create -n myenv python=3.6 $ conda activate myenv $ pip install -r requirements.txt 2. 改变工作路径 在文件 main.py 的第 471

绘画GANs_DL_proj2 在这里，我们将创建将照片转换成莫奈风格绘画的GAN

CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now论文中的权重

使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码 博客文章中包含了每行代码的详解，自行查看即可

HP-GAN：通过 GAN 进行概率 3D 人体运动预测 此 repo 实现了 HP-GAN 论文 ( ) 背后代码的更新版本。 依赖关系 TensorFlow 1.8 h5py 枕头 麻木的 电影 数据集 我们使用来自 NTU-RGBD 和 Human 3.6m 数据集的 3D 骨架数据来训练 HP-GAN： NTU-RGBD： //rose1.ntu.edu.sg/datasets/actionrecognition.asp 人类 3.6m： : 对于 Human 3.6m，我们使用了 h5 格式和来自解析代码 准备数据 读取器获取一个 CSV 文件，其中包含骨架文件的实际路径、活动 ID 和主题 ID。 要生成这些CSV文件，请对ntu数据集调用以下命令： python split_ntu_data.py -i /nturgb+d_skeletons

训练12小时后512x512鲜花，1 gpu 训练12小时后256x256朵鲜花，1 gpu 比萨 ``轻巧''GAN 在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励，以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下，可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。 安装 $ pip install lightweight-gan 使用 一个命令 $ lightweight_gan --data ./path/to/images --image-size 512 每隔1000次迭代，模型将保存到./models/{name} ，模型中的样本将保存到./results/{name} 。 name将是default ，默认情况下。 训练设定 深度学习从业人员的自我解释能力很强 $ lightweight_ga

PASTA-GAN_fullbody_model pretrained model (512x320) network-snapshot-005010.pkl