本资源是文本生成图像的DF-GAN模型复现过程中必备的元处理数据包，包括DAMSMencoder的imageencoder和textencoder，FID评估使用的npz，class_info.pickle文件、filenames.pickle文件。 复现步骤请查看：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/125467190

利用生成对抗网络实现溢油图像语义分割

目标：项目实现智能的文本生成图片，即通过深度学习的方法，通过模型的训练，识别 文字，翻译为相应的图片。项目以 skipthoughts 来进行语义分析及编码以达到对文本的训练， 以训练好的模型及输入的图片描述生成与描述相近的图片，再以网页形式进行效果展示。 意义：使用者仅需说出想要绘制物体的特征，能够根据对事物文本的描述，创造出图像， 实现文字和图片相互转换的功能。这个方法可以应用到众多领域之中，满足人们的生活需求， 为生活提供便利。例如：在广告创意制作上有非常重要的意义，由创意标题得到图片，由创 意图片生成标题，图片与文本之间互相生成，可以得到炫酷的效果；对于那些笔头功夫不强 又有绘图兴趣的用户来说，该工具能够担当起画家、室内设计师草图助手一职。 适用大学生参考学习。 大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-基于生成对抗网络的Text2Image的研究-参考

matlab计算psnr代码GAN_压缩 ICASSP 2020 第 45 届声学、语音和信号处理国际会议的代码。该代码用于音频压缩部分，但可以通过小的修改用于图像压缩。 抽象的 我们提出了一个统一的压缩框架，它使用生成对抗网络 (GAN) 来压缩图像和语音信号。 压缩后的信号由一个潜在向量表示，该向量被输入到一个生成器网络中，该网络被训练产生高质量的信号，最小化目标函数。 为了有效地量化压缩信号，非均匀量化的最佳潜在向量通过迭代反向传播进行识别，每次迭代执行 ADMM 优化。 我们的实验表明，所提出的算法在各种指标（包括比特率、PSNR 和基于神经网络的信号分类精度）中量化的图像和语音压缩都优于先前的信号压缩方法 引文 如果您发现此代码有用，请考虑引用： @inproceedings{liu2020unified, title={Unified Signal Compression Using Generative Adversarial Networks}, author={Liu, Bowen and Cao, Ang and Kim, Hun-Seok},\nbooktitle=

基于生成对抗网络的Spambase DataSet数据集缺失数据填补源码实现（python）.py，详情可参考文章：https://wendy.blog.csdn.net/article/details/125072344（GAIN），利用pytorch实现

多尺度生成式对抗网络图像修复算法_.pdf

尽管使用更快更深的卷积神经网络在单图像超分辨率的准确性和速度方面取得了突破，但一个核心问题仍然很大程度上未解决：当我们在大的升级因子上超分辨时，我们如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的超分辨率方法的行为主要由目标函数的选择驱动。近期工作主要集中在最小化均方重建误差。由此产生的估计具有高峰值信噪比，但它们通常缺乏高频细节，并且在感知上它们不能满足在较高分辨率下预期的保真度的感觉上不满意。在本文中，我们提出了SRGAN，一种用于图像超分辨率（SR）的生成对抗网络（GAN）。据我们所知，它是第一个能够推断4倍放大因子的照片般逼真的自然图像的框架。为实现这一目标，我们提出了一种感知损失函数，它包括对抗性损失和内容丢失。对抗性损失使用鉴别器网络将我们的解决方案推向自然图像流形，该网络经过训练以区分超分辨率图像和原始照片真实图像。另外，我们使用由感知相似性驱动的内容丢失而不是像素空间中的相似性。我们的深度残留网络能够在公共基准测试中从严重下采样的图像中恢复照片般逼真的纹理。广泛的平均意见得分（MOS）测试显示使用SRGAN在感知质量方面获得了巨大的显着提升。使用SRGAN获得的MOS分数比使用任何

WaveGAN（v2）WaveGAN的官方实现，这是一种机器学习算法，用于学习生成原始音频波形。 更新（2/2/19）：为响应常见请求，我们对该存储库进行了重大改进。WaveGAN（v2）WaveGAN的正式实现，WaveGAN是一种机器学习算法，用于学习生成原始音频波形。 更新（2/2/19）：为响应常见请求，我们对该存储库进行了重大改进：添加了流数据加载器，使您可以在MP3 / WAV / OGGs / etc上训练WaveGAN。 无需预处理增强了训练WaveGAN的能力，能够生成更长的音频示例（在16kHz时长达4秒）增强了对任何音频采样率的支持增强了对mul的支持

Gan网络的原图像latents获取及特征分离

一生一世学不完系列-红蓝对抗，里面包含了190页的红蓝对抗相关技术信息和网址，值得朋友们下载看看，学习一下，绝对物超所值。