基于Keras的GAN网络代码，里面有各种GAN网络的代码，请下载

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生成动漫头像的可运行代码，可自主训练，内含已训练出的模型和五万张动漫图像数据集

使用生成式对抗学习的3D医学图像分割很少 该存储库包含我们在同名论文中提出的模型的tensorflow和pytorch实现： 该代码在tensorflow和pytorch中都可用。 要运行该项目，请参考各个自述文件。 数据集 选择了数据集来证实我们提出的方法。 它包含10个标记的训练对象和13个未标记的测试对象的3D多模式脑MRI数据。 我们将这10个标记的训练数据分为两个模型的训练，验证和测试图像。（例如，2,1和7）13个未标记的测试图像中的其余部分仅用于训练基于GAN的模型。 数据集也用于测试我们提出的模型的鲁棒性。 它包含3种模式（T1加权，T1加权反转恢复和FLAIR）。 原始数据

用于3D对象生成和重构的改进的对抗系统： 这是“用于3D对象生成和重建的改进对抗系统”论文的资料库。 这里举行了三个GAN项目。 第一个保存在3D生成文件夹中，是用于生成3D对象的代码。 第二个保存在3D-reconstruction-Image文件夹中，是用于在以图像输入为条件时生成3D对象的代码。 第三个保存在3D-reconstruction-Kinect文件夹中，它是用于从单个透视图深度扫描中重建3D对象的代码。 该图概述了此仓库中使用的3个创生对抗网络。 示例3D生成 由分布为12个方向的10个3D对象类别的分布生成的示例3D对象进行了旋转，以方便查看。 3D-IWGAN的生成能力与3D-GAN的生成能力的比较。 参考： 如果您将此仓库用于研究，请引用我的论文 新工作： 如果您对3D生成和重构感兴趣，请在查看我的新论文的回购。 重构示例： 来自单个图像的示例重建结果。

本演示文档包含生成对抗网络基本原理、算法分析及衍生模型，适合对生成对抗网络感兴趣的本科生和研究生学习，特别适用于交流汇报

我们提出两级遮挡识别GAN，如图1，来消除任意面部遮挡，使去遮挡过程更加透明。在其中，两级GANs有不同工作，第一个生成器G1用于合成遮挡的图像（分离遮挡），第二个合成器G2用于合成去遮挡的图片。 传统的人脸完成方法试图通过一个阶段直接恢复无遮挡人脸，如图一（a）。相反，我们的G1首先分离出遮挡，再将其作为G2的输入来生成更精确的未遮挡图像。

The Roadmap to Learn Generative Adversarial Networks (GANs)

11-785项目-神经日夜 团队成员： 刘智（chil1） 拉斐尔·奥利维尔（拉斐尔） Teven Le Scao（tlescao） 尚·巴蒂斯特·拉马雷（吉拉马雷） 梗阻 摄影和电影行业严重依赖于将白天的图片转换为夜晚的技术，这被称为“昼夜技巧”。 这些技术通常需要特殊的拍摄条件，和/或没有一些人工干预就无法工作的图像编辑软件。 基于机器学习的计算机视觉技术的最新改进允许开发可以自动将白天变成黑夜的算法。 给定一张室外照片，我们的目标是更改一天中照片的感知时间。 许多电影，例如《疯狂的麦克斯：狂暴之路》（2015年）都使用这种技术，以在白天的最佳照明条件下拍摄，但仍然达到了渴望的夜晚时光。 在本报告中，我们将重点放在将白天变成黑夜，尽管类似的管道可以应用于相反的翻译，甚至更多。 海报 域外生成 为了检查模型的健壮性并突出模型正在学习的内容，我们将其应用于CMU园区的域外图片。 结果

CVAE-GAN_tensorlayer 具有tensorlayer的CVAE-GAN实现。 例子 训练VAE输出 测试VAE输出和侦察输出 依附 张量流张量层麻木进度条2 我的测试环境是tensorflow-gpu-1.10，tensorlayer-1.91，gtx970m-3g。 一些问题和注意 emmm ...此实现可能与页面有所不同。 我尝试了WGAN-GP和LS-GAN的丢失，但是效果不好。 也许我的代码是错误的。 然后我将鉴别器变成自动编码器并尝试BEGAN的损失，这看起来不错。 训练后的VAE输出仍然模糊，但是我发现鉴别器的重建图像可以使VAE输出更清晰。 主要的网络结构是我的简单自定义resnet，它应与DCGAN不同。 训练日志 我的训练过程输出和日志可以分别在imgs和logs文件夹中找到。 训练日志已被压缩，仅需解压缩。 如何使用 测试 python3 test.