通过自适应生成实现逼真的虚拟试穿 :left-right_arrow: 保留图像内容，CVPR'20。 CVPR 2020论文“通过自适应生成实现逼真的虚拟试穿”的官方代码 :left-right_arrow: 保留图像内容”。 我们重新排列了VITON数据集以便于访问。 推理 python test.py 数据集分区我们提出了一个标准，介绍了对某些参考图像进行试戴的难度。 我们选择评估试穿难度的具体要点 我们使用姿势图来计算试穿的难度等级。 其背后的主要动机是服装区域中的遮挡和布局越复杂，难度就越大。 并给出了公式， 计算试穿参考图像难度的公式 其中t是某个关键点，Mp'是我们考虑的关键点集合，N是集合的大小。 细分标签 0 - > Background 1 - > Hair 4 - > Upclothes 5 - > Left-shoe 6 - > Right-shoe 7 - > Noise 8 - > Pants 9 - > Lef

通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，ICLR 2021（聚焦） | [NEW！]是时候玩我们的！ 条件生成对抗网络的许多任务特定变体已经开发出来用于图像完成。 然而，仍然存在严重的局限性，即在处理大规模缺失区域时，所有现有算法都倾向于失败。 为了克服这一挑战，我们提出了一种通用的新方法，该方法通过对有条件和随机样式表示形式进行共调制来弥合图像条件和最近调制的无条件生成体系结构之间的差距。 此外，由于缺乏用于图像完成的良好定量指标，我们提出了新的配对/未配对初始判别分数（P-IDS / U-IDS） ，该指标可通过线性可分离性来可靠地测量修复图像与真实图像之间的感知保真度在特征空间中。 实验证明，在质量和多样性方面都优于最新形式的自由形式图像完成功能，并且易于将图像概括为图像到图像的翻译。 通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，，盛怡伦，董悦，肖亮，张兆祥，徐彦清华大学与微软

PyTorch的FID分数 这是FréchetInception 到PyTorch正式实施的端口。 有关使用Tensorflow的原始实现，请参见 。 FID是两个图像数据集之间相似度的度量。 它被证明与人类对视觉质量的判断具有很好的相关性，并且最常用于评估生成对抗网络的样本质量。 通过计算两个高斯函数之间的来计算FID，这些高斯函数适合于Inception网络的特征表示。 有关可以找到进一步的见解和对FID分数的独立评估 。 权重和模型的权重和模型完全相同，并经过测试得出了非常相似的结果（例如，使用ProGAN生成的图像，LSUN上的.08绝对误差和0.0009相对误差）。 但是，由于

使用生成的专业网络对图像进行着色 ██████╗ ██████╗ ██╗ ██████╗ ██████╗ ██╗███████╗███████╗ ██╔════╝██╔═══██╗██║ ██╔═══██╗██╔══██╗██║╚══███╔╝██╔════╝ ██║ ██║ ██║██║ ██║ ██║██████╔╝██║ ███╔╝ █████╗ ██║ ██║ ██║██║ ██║ ██║██╔══██╗██║ ███╔╝ ██╔══╝ ╚██████╗╚██████╔╝███████╗╚██████╔╝██║ ██║██║███████╗███████╗ ╚═════╝ ╚═════╝ ╚══════╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═╝╚═╝╚══════╝╚══════╝ 这是。 对于一些应用

甘伯特 论文代码GAN-BERT：具有健壮标签分类示例的生成式对抗性学习和一堆带标签的示例已在2020年ACL上发表-Danilo Croce （罗马大学Tor Vergata），朱塞佩·卡斯特鲁奇（ Giuseppe Castellucci） （亚马逊）和Roberto Basili的短文（罗马大学的Tor Vergata）。该文件可以在找到。 GAN-BERT是BERT的扩展，它使用“生成对抗”设置来实现有效的半监督学习模式。它允许使用由有限数量的标记示例和未标记材料的较大子集组成的数据集训练BERT。 GAN-BERT可用于序列分类任务（也涉及对文本对）。 该代码在TREC数据集上运行GAN-BERT实验，以实现细粒度的“问题分类”任务。我们在此程序包中提供了代码和用于运行实验的数据，方法是使用2％的标记材料（109个示例）和5343个未标记的示例。测试集由500个带注释的示例组成

SRGAN-张量流 介绍 该项目是的令人印象深刻的流实现。 从上的v5版按照相同的设置获得结果。 但是，由于资源有限，我在上训练我的网络，该包含8156张优质相机捕获的高分辨率图像。 如下面的结果所示，在不使用imagenet训练集的情况下，性能接近本文中提出的结果。 BSD100，Set14，Set5上的结果将在以后报告。 该代码受到极大启发。 一些结果： 我的实现和本文中一些结果的比较 输入项 我们的结果 SRGAN结果 原版的 输入项 我们的结果 SRGAN结果 原版的 依赖 python2.7 tensorflow（在r1.0，r1.2上测试） 从我的下载并提取预训练的模型 从

Connecting Generative Adversarial Network and Actor-Critic Methods.pdf

用于Pytorch的简单StyleGan2 基于的Stylegan2的简单Pytorch实现，可以从命令行进行完全培训，无需编码。 下面是一些不存在的花。 这些手也不 这些城市也没有 这些名人也没有（由训练） 安装 您将需要一台装有GPU和CUDA的计算机。 然后pip这样安装软件包 $ pip install stylegan2_pytorch 如果您使用的是Windows计算机，则可以使用以下命令。 $ conda install pytorch torchvision -c python $ pip install stylegan2_pytorch 利用 $ styleg