GAN-DCGAN-LSGAN-WGAN-WGANGP-DRAGAN GAN及其扩展名Tensorflow版本：2.1.0

CatDCGAN :cat_face:‍:laptop: 生成Cat图片的DGAN Cat DCGAN是深度卷积生成对抗网络（DCGAN） ，可生成猫的图片 这是一个开源项目 本教程 :page_with_curl: 如果您想自己实现它并了解它是如何工作的，请阅读我在FreeCodeCamp上的文章 链接 :link: :globe_with_meridians: ： : 如果您有任何疑问，请随时问我： :e-mail: ： GitHub： : :globe_with_meridians: ： : 推特： 在这一部分中，我们将实现DCGAN。 我们的架构： 入门 :memo: 在此处下载数据集： : //www.kaggle.com/crawford/cat-dataset 下载模型检查点： https : //drive.google.com/drive/folders/1zdZZ91fjOUiOsIdAQKZkUTATXzqy7hiz?usp=sharing 键入sh start.sh它将处理提取，移除异常值，规

派托克-DCGAN DCGAN的Pytorch实现。 更改DB变量以更改数据集。 要使用保存的模型生成图像，请将LOAD_MODEL设置为True，将EPOCHS设置为0。 生成的样本 LSUN教堂 西莉亚 MNIST

KERAS-DCGAN 具有（awesome） 库的实现，用于通过深度学习生成人工图像。 这将在真实图像上训练两个对抗性深度学习模型，以产生看起来真实的人工图像。 生成器模型尝试生成看起来真实的图像，并从鉴别器中获得高分。 鉴别器模型试图区分生成器的真实图像和人工图像。 这假设theano排序。 您仍然可以通过在〜/ .keras / keras.json中设置“ image_dim_ordering”：“ th”与tensorflow一起使用（尽管这样做会更慢）。 用法 训练： python dcgan.py --mode train --batch_size <batch_si

generative_adversarial_networks_101：生成对抗网络的Keras实现。 具有MNIST和CIFAR-10数据集的GAN，DCGAN，CGAN，CCGAN，WGAN和LSGAN模型

GAN的集合 无监督GAN的Pytorch实现。 有关使用pytorch计算初始分数和FID的更多信息，请参见 楷模 直流电源 威根 WGAN-GP SN-GAN 要求 初始化metric模型git submodule update --init 安装python包pip install -U pip setuptools pip install -r requirements.txt 结果 模型 数据集 起始分数 FID 直流电源 CIFAR10 6.04（0.05） 47.90 WGAN（CNN） CIFAR10 6.64（0.6） 33.27 WGAN-GP（CNN） CIFAR10 7.47（0.06） 24.00 WGAN-GP（ResNet） CIFAR10 7.74（0.10） 21.89 SNGAN（CNN） CIFAR10 7

VAE_GAN_PyTorch 生成模型的集合（VAE，CVAE，GAN，DCGAN）

DCGAN-TensorFlow-面生成 使用深度卷积生成对抗网络生成的人脸图像

TF-VAE-GAN-DRAW ，和TensorFlow实现。 跑 VAE / GAN： python main.py --working_directory /tmp/gan --model vae 画： python main-draw.py --working_directory /tmp/gan 深度卷积生成对抗网络在使用默认参数的10个星期后产生了不错的结果。 ＃＃＃去做： 更复杂的数据。 添加 用空间变压器层替换当前的注意力机制

建议 我们基于GAN的面部属性编辑工作 。 新闻 2019年4月8日：我们通过Tensorflow 2重新实现了这些GAN！ 旧版本位于： 或“ v1”目录中。 GAN-Tensorflow 2 Tensorflow的2个实现 ， ， 和 。 样例结果 时尚MNIST DCGAN LSGAN WGAN-GP 德拉甘 名人 DCGAN LSGAN WGAN-GP 德拉甘 日本动漫 WGAN-GP 德拉甘 用法 环境 Python 3.6 TensorFlow 2.2，TensorFlow插件0.10.0 OpenCV，scikit映像，tqdm，oyaml 我们建议