基于wasserstein生成对抗网络梯度惩罚(WGAN-GP)的图像生成模型 matlab代码，要求2019b及以上版本 ,基于Wasserstein生成对抗网络梯度惩罚（WGAN-GP）; 图像生成模型; MATLAB代码; 2019b及以上版本。,基于WGAN-GP的图像生成模型Matlab代码（2019b及以上版本） 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一个重要研究方向，自从2014年Ian Goodfellow等人提出以来，GAN已经取得了许多显著的成果。GAN的核心思想是通过一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）相互竞争的过程，来学习生成数据的分布。生成器的任务是生成尽可能接近真实数据的假数据，而判别器的任务则是尽可能准确地区分真数据和假数据。 Wasserstein生成对抗网络（WGAN）在GAN的基础上做出了改进，它使用Wasserstein距离作为目标函数，这使得训练过程更加稳定，并且能够生成质量更高的数据。WGAN的核心思想是用Wasserstein距离来衡量两个概率分布之间的距离，这样做的好处是可以减少梯度消失或梯度爆炸的问题，从而使训练过程更为稳定。此外，WGAN还引入了梯度惩罚（Gradient Penalty）机制，即WGAN-GP，进一步增强了模型的性能和稳定性。 在图像生成领域，WGAN-GP的应用非常广泛，它可以用来生成高质量和高分辨率的图像。例如，它可以用于生成人脸图像、自然风景图像、艺术作品等。这些生成的图像不仅可以用于娱乐和艺术创作，也可以用于数据增强、模拟仿真、图像修复等领域。 本篇文档涉及到的Matlab代码，是实现基于WGAN-GP图像生成模型的一个具体工具。Matlab作为一种编程语言，尤其适合进行算法的原型设计和研究开发，它提供了丰富的数学计算库和数据可视化工具，使得研究者能够快速实现复杂的算法，并且直观地观察结果。文档中提到的Matlab代码要求2019b及以上版本，这主要是因为2019b版本的Matlab增强了对深度学习的支持，包括提供了更加强大的GPU加速计算能力，以及对最新深度学习框架的支持。 文件压缩包中还包含了技术分析报告和一些图片文件。技术分析报告可能详细介绍了基于生成对抗网络梯度惩罚的图像生成模型的原理、结构、算法流程以及实现细节。而图片文件可能包含模型生成的一些示例图像，用于展示模型的生成效果。 大数据标签的添加表明，这项研究和相关技术可能在处理大规模数据集方面具有应用潜力。随着数据量的不断增加，大数据分析技术变得越来越重要，而在大数据环境下训练和应用WGAN-GP图像生成模型，可以提升模型对于真实世界复杂数据分布的学习能力。 此外，随着计算能力的提升和算法的优化，WGAN-GP图像生成模型的训练效率和生成质量都有了显著提高。这使得它在图像超分辨率、风格迁移、内容创建等多个领域都有广泛的应用前景。通过不断地研究和开发，基于WGAN-GP的图像生成技术有望在未来的图像处理和计算机视觉领域中发挥更加重要的作用。

针对人脸识别中遮挡区域降低检测准确度的问题，提出一种基于生成对抗网络的遮挡人脸修复方法。该方法以生成对抗网络作为基本架构，结合Wasserstein距离和添加梯度惩罚损失函数来训练网络模型，以全局上下文损失和先验损失相结合的方式来约束网络生成无遮挡人脸图片，并利用泊松融合完成遮挡区域的修复。在CelebA数据集的实验结果表明，所提方法较其他文献模型训练更稳定，PSNR平均值提高了5%，SSIM平均值提高了8%。

WGAN-GP纯粹是为了满足WGAN中的李普西斯条件，WGAN自己的满足方式是gradient clipping，但是这样的话WGAN的大部分weight会是正负0.01，需要新的满足李普西斯条件的方法，这就是motivation；

GAN模型的Pytorch代码 这是使用相同的卷积架构的3种不同GAN模型的pytorch实现。 DCGAN（深度卷积GAN） WGAN-CP（使用重量修剪的Wasserstein GAN） WGAN-GP（使用梯度罚分的Wasserstein GAN） 依存关系 突出的软件包是： 麻木 scikit学习 张量流2.0 pytorch 1.6.0 火炬视觉0.7.0 要快速轻松地安装所有依赖项，您应该使用pip pip install - r requirements . txt 训练 在Fashion-MNIST数据集上运行DCGAN模型的训练： python main.py --model DCGAN \ --is_train True \ --download True \ -

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

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

基于PyTorch实现生成对抗网络 拟合给定分布 要求可视化训练过程 实验报告 对比GAN、WGAN、WGAN-GP（稳定性、性能） 对比不同优化器的影响

CVAE-GAN-ZOOS-PyTorch-初学者 首先先感谢给小透明点赞的几个朋友。 中文讲解： 如果你是第一次接触AE自编码器和GAN生成对抗网络，那这将会是一个非常有用且效率的学习资源。所有的内容使用PyTorch编写，编写格式清晰，非常适合PyTorch新手作为学习资源。本项目的所有模型当前都是基于MNIST数据库进行图片生成。MNIST数据集是一个比较小，一个光CPU可以运行起来的小数据库。新人友好数据库。 本项目包含以下模型：AE（自编码器），DAE（降噪自编码器），VAE（变分自编码器），GAN（对抗生成网络），CGAN（条件对抗生成网络），DCGAN（深度）卷积对抗生成网络），WGAN（Wasserstain对抗生成网络），WGAN-GP（基于渐变惩罚的WGAN），VAE-GAN（变分自编码对抗生成网络），CVAE-GAN（条件变分自编码对抗生成）网络）PS：部分英文翻译的

本人实现的基于pytorch的WGAN-GP超分辨率重建算法,可以正常训练和测试,训练集用的是Flickr2K和DIV2K，pytorch版本1.7.0，可视化需要tensorboard依赖库

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