Learning Generative Adversarial Networks 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

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生成对抗网络综述：How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Overview

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advGAN_pytorch 论文“Generating Adversarial Examples with Adversarial Networks” (advGAN) 的 Pytorch 实现。 训练目标模型 python3 train_target_model.py 训练 advGAN python3 main.py 测试对抗样本 python3 test_adversarial_examples.py 结果 MNIST 测试集中的攻击成功率： 99% 注意：我的实现与论文略有不同，因为我添加了一个剪辑技巧。

GIQA：生成的图像质量评估 这是ECCV2020“ GIQA：生成的图像质量评估”的正式pytorch实现（ ）。 该存储库的主要贡献者包括Microsoft Research Asia的Gu Shuyang，Bao Jianmin Bao，Dong Chen和Fang Wen。 相关论文采用GMM-GIQA来改善GAN的性能：PriorGAN（ ）。 介绍 GIQA旨在解决单个生成图像的质量评估问题。 在此源代码中，我们发布了易于使用的GMM-GIQA和KNN-GIQA代码。 引文 如果您发现我们的代码对您的研究有所帮助，请考虑引用： @article{gu2020giqa, title={GIQA: Generated Image Quality Assessment}, author={Gu, Shuyang and Bao, Jianmin and Chen, D

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks论文加代码，python(tensorflow)实现和lua实现

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在TensorFlow / TensorLayer中开始 BEGAN的TensorFlow / TensorLayer实现 先决条件 Python 2.7或Python 3.3+ 用法 首先，将图像下载到data/celebA ： $ python download.py celebA [202599 face images] 其次，训练GAN： $ python main.py --point "25 58" 第三，使用训练有素的生成器生成人脸： $ python generate.py --num_imgs 1000 CelebA的结果 从头到60k（每500次迭代捕获帧）。 gamma=0.5