脸部老化CAAE 要求 点安装-r requirements.txt 火炬视觉0.4.0 火炬1.2.0 数据集 Colab笔记本 培训 推论-待定 快照 用法 git clone或下载此存储库的zip文件 从下载UTKFace的对齐和裁剪版本 安装要求 执行main.py python main.py 结果 UTKFace 行：年0〜5、5〜10、10〜15、16〜20、21〜30、31〜40、41〜50、51〜60、61〜70，超过70 epoch:50, step:86 EG_L1_loss:0.075875 |G_img_loss:5.226651 G_tv_loss:0.003358 |Ez_loss:0.851948 D_img:0.998970 |D_reconst:0

【ch13-生成对抗网络】 GAN实战.pdf

丰富的背景和纹理图像的生成是各类生成模型追求的终极目标，ImageNet 的生成已然 成为检验生成模型好坏的一个指标。 在各类生成模型中，GAN 是这几年比较突出的，18 年新出的 SNGAN [1]、 SAGAN [2] 让 GAN 在 ImageNet 的生成上有了长足的进步，其中较好的 SAGAN 在 ImageNet 的128x128 图像生成上的 I n c e p t i o n S c o r e ( I S ) [3] 达到了 52 分。 BigGAN 在 SAGAN 的基础上一举将 IS 提高了 100 分，达到了 166 分（真实图片也 才 233 分），可以说 BigGAN 是太秀了

生成对抗网络实战配套的源代码

最近几年的完整GAN完整综述，上面有各种资源的地址，值得认真阅读

素食主义者 一个库，可以轻松地在PyTorch中训练各种现有的GAN（生成对抗网络）。 该库主要针对GAN用户，他们希望将现有的GAN培训技术与自己的生成器/区分器一起使用。 但是，研究人员可能还会发现GAN基类对于更快地实施新的GAN训练技术很有用。 重点是简单性并提供合理的默认值。 如何安装 您需要python 3.5或更高版本。 然后： pip install vegans 如何使用 基本思想是用户提供区分器和生成器网络，而库则负责在选定的GAN设置中训练它们： from vegans.models.GAN import WassersteinGAN from vegans.utils import plot_losses, plot_images generator = ### Your generator (torch.nn.Module) adversariat = ##

*仍在开发中，尚未检查此隐含的结果（2017/9/25） 作者：栾T，尹锡，刘晓明 CVPR2017： ：//cvlab.cse.msu.edu/pdfs/Tran_Yin_Liu_CVPR2017.pdf DR-GAN的Pytorch含义（“通过旋转脸来进行表示学习”中的更新版本） 由提供支持 要求 python 3.6 pytorch 0.2.0 numpy的1.13.1 scipy 0.18.1 matplotlib 2.0.0 如何使用 单图像DR-GAN 修改main.py的DataLoader函数以定义适用于您的数据的dataloader 数据需要具有ID，并且姿势标签对应于每个图像 如果没有，则使用“ -random”选项可以查看代码如何处理无意义的随机数据。 python main.py-随机 运行main.py训练模型 训练有素的模型和Loss_lo

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Simple_GAN：GAN：通过简单生成对抗网络生成高斯分布的示例

PI InnoGaN 系列产品SC1933C，内置控制器以及GaN功率器件，不仅集成度高，而且效率也高，发热少。