我就废话不多说了，直接上代码吧！ import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(1) np.random.seed(1) BATCH_SIZE = 64 LR_G = 0.0001 LR_D = 0.0001 N_IDEAS = 5 ART_COMPONENTS = 15 PAINT_POINTS = np.vstack([np.linspace(-1,1,AR

DF-GAN：用于文本到图像合成的深度融合生成对抗网络 （一种新颖有效的一级文本到图像主干） 官方Pytorch实施对我们的报纸由明道，，， ，，，。 要求 python 3.6+ 火炬1.0+ 易言 恩特克 scikit图像 titan xp（在* .yaml中设置nf = 32）或V100 32GB（在* .yaml中设置nf = 64） 安装 克隆此仓库。 git clone https://github.com/tobran/DF-GAN cd DF-GAN/code/ 数据集准备 下载的预处理元数据并将其保存到data/ 下载图像数据。 将它们提取到data/birds/ 下载数据集并将图像提取到data/coco/ 预训练文本编码器 下载CUB的预训练文本编码器，并将其保存到DAMSMencoders/bird/inception/ 下载针对coco的预训练文本

生成压缩 TensorFlow实现，用于使用生成对抗网络来学习图像压缩。 该方法由Agustsson等开发。 等基于。 提出的想法非常有趣，并且对它们的方法进行了详细描述。 用法 代码取决于 # Clone $ git clone https://github.com/Justin-Tan/generative-compression.git $ cd generative-compression # To train, check command line arguments $ python3 train.py -h # Run $ python3 train.py -opt momen

将迁移学习和GAN生成对抗网络结合的一篇论述。

模仿学习就是希望机器能够通过观察模仿专家的行为来进行学习。OpenAI，DeepMind，Google Brain目前都在向这方面发展。

入门到实践应用的生成对抗网络GANs的文档，代码资源整合

石墨烯能带matlab代码GAN_石墨烯 信息： 作者 吴楚汉 董元 建林城 健林 电子邮件 介绍： 此Repo包含Deep Learning Bandgaps of topologically Doped Graphene -- Graphene GAN part Chuhan Wu论文防御项目Deep Learning Bandgaps of topologically Doped Graphene -- Graphene GAN part的源代码，其中包含用于预测石墨烯超单元结构的算法（GrapeheneGAN GAN [GraGAN]）。 同时，它包含石墨烯超级电池的最新数据（4by4：13018，5by5：79647，6by6：6382）。 数据分发（4by4和5by5数据）： DeepGraphene是一项跨学科研究，针对带隙值预测问题实施了机器学习方法。 它将不同类型的石墨烯超级电池结构描述为二维矩阵，他们利用这些数据来训练GraGAN。 因此，我们可以基于其带隙值预测石墨烯超级电池的结构。 GraGAN目的： 根据我们要创建的带隙值，我们可以创建各种高质量的石墨烯超级单

人脸图像补全作为图像补全技术的一种特殊应用，在被遮挡人脸的识别、人脸修复等问题上有不可替代的作用。现有的人脸补全算法只针对补全图像的真实性，而未考虑其补全后的身份一致性。针对这一问题，设计了一种基于改进的生成式对抗网络的人脸补全算法，通过引入SN-GAN算法，提高了模型训练的稳定性，同时利用人脸识别模型对生成图像加入了身份一致性约束，经过实验证明，所提方法能够在生成高真实性图像时有效保持补全图像的身份一致。

1、DCGAN的简单总结 稳定的深度卷积GAN 架构指南: 所有的pooling层使用步幅卷积(判别网络)和微步幅度卷积(生成网络)进行替换。 在生成网络和判别网络上使用批处理规范化。 对于更深的架构移除全连接隐藏层。 在生成网络的所有层上使用RelU激活函数，除了输出层使用Tanh激活函数。 在判别网络的所有层上使用LeakyReLU激活函数。

DCGAN DCGAN是深度卷积生成对抗网络。 DCGAN由彼此相对的两个神经网络组成。 生成器神经网络学习创建看起来真实的图像，而鉴别器学习识别伪造的图像。 随着时间的流逝，图像开始越来越像训练输入。 图像以随机噪声开始，并且随着时间的推移越来越类似于手写数字。 下面的gif显示了100个训练纪元： [1] Goodfellow，Ian等。 “生成对抗网络。” 神经信息处理系统的进步。 2014.（全文： : ） [2] Radford，Alec，Luke Metz和Soumith Chintala。 “具有深度卷积生成对抗网络的无监督表示学习。” arXiv预印本arXiv：1511.06434（2015）。 （全文： : ） [3] Y. LeCun，L。Bottou，Y。Bengio和P. Haffner。 “基于梯度的学习应用于文档识别。” IEEE会议论文集，