使用LSGAN生成摩托车图像。 概述 在这项工作中，将光谱归一化技术应用于LSGANS，以合成新的摩托车彩色图像。 该项目的结果可能会帮助正在研究需要识别摩托车的交通识别系统的研究人员，尤其是在越南进行的研究。 实际上，摩托车是越南人日常生活中必不可少的部分，因为摩托车是越南人的主要交通工具。 建筑学 初步结果 从左至右：Epoch 0，Epoch 2000，Epoch 20000 为什么训练GAN具有挑战性？ 模式崩溃 简而言之，模式崩溃是发生器G产生有限种类的数据的情况，即，它总是为每个随机输入提供相似的输出（在这种情况下为图像）。 当鉴别器与生成器相比学习得太快时，就会发生模式崩溃。 下图显示了由生成器生成的具有模式崩溃问题的几个相似图像。 从图中可以看出，只使用了狭窄的颜色范围，这使自行车具有相似的外观。 仅使用公共Kaggle数据集时，我们遇到了这个问题。 通过添加更多数据并平衡

GAN-DCGAN-LSGAN-WGAN-WGANGP-DRAGAN GAN及其扩展名Tensorflow版本：2.1.0

generative_adversarial_networks_101：生成对抗网络的Keras实现。 具有MNIST和CIFAR-10数据集的GAN，DCGAN，CGAN，CCGAN，WGAN和LSGAN模型

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