这是一款利用HTML5 Canvas来模拟三角函数sin图像生成原理，非常直观。随着左侧圆形转动对应的绘制出三角函数sina的正玄函数曲线图像。

今天给大家带来一个文本生成图像的案例。让大家都成为艺术家，自己电脑也能生成图片 ，该模型它能让数十亿人在几秒钟内创建出精美的艺术。 Stable Diffusion模型包括两个步骤： 前向扩散——通过逐渐扰动输入数据将数据映射到噪声。这是通过一个简单的随机过程正式实现的，该过程从数据样本开始，并使用简单的高斯扩散核迭代地生成噪声样本。此过程仅在训练期间使用，而不用于推理。 参数化反向——撤消前向扩散并执行迭代去噪。这个过程代表数据合成，并被训练通过将随机噪声转换为真实数据来生成数据。

在医疗领域，许多疾病的诊断依赖高倍数显微镜对细胞等微观物体的观测，但由于高倍数显微镜价格昂贵，操作复杂，且高倍数细胞显微图像重建工作存在低、高倍数显微图像之间图片风格不统一、细胞图像清晰度不致和训练数据不匹配等问题。为此，提出高倍数细胞显微图像生成式对抗网络。将全新激活函数引入Cyclean网络，在生成器中添加新的残差密集块并去掉BN层。同时为确保生成图像真实可信，在生成器训练过程中考虑细节感知损失。实验结果表明，该方法在保留低倍数显微图像基本信息的基础上，能够对高倍数显微图像细节进行有效的还原。

训练12小时后512x512鲜花，1 gpu 训练12小时后256x256朵鲜花，1 gpu 比萨 ``轻巧''GAN 在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励，以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下，可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。 安装 $ pip install lightweight-gan 使用 一个命令 $ lightweight_gan --data ./path/to/images --image-size 512 每隔1000次迭代，模型将保存到./models/{name} ，模型中的样本将保存到./results/{name} 。 name将是default ，默认情况下。 训练设定 深度学习从业人员的自我解释能力很强 $ lightweight_ga

第一个代码“vijay_ti_1”将提取图像中每个关键点的 SIFT 关键点和描述符向量。 对于此代码，只需要一张输入图像，在执行完整的 SIFT 算法后，它将生成关键点、关键点位置及其方向和描述符向量。 第二个代码 'vijay_ti_2' 将首先生成原始图像的关键点，然后要求用户选择是否要增加图像强度或减少它或更改 sigma(scale) 的值或是否要旋转图像。 因此，转换后的图像将作为第二张图像并计算其关键点和描述符。在最后一步，此代码将给出这两个图像之间匹配的关键点数及其在命令窗口中的百分比。

tensorflow框架的DCGAN程序

用于图像生成的可变自动编码器 该存储库演示了如何将VAE训练到CIFAR10数据集，以及如何使用自动编码器生成新图像。 该存储库使用Colab作为培训环境，并使用Google Drive作为数据和模型文件的持久存储。

通过信息形式的转换，把抽象的信息转变为更具体的形式，以此在图像生成时获得更好的控制效果。 这是一种很好的思路，可以提供灵感。

DiscoFaceGAN：派息纠缠和Co通过3D模仿，对比学习ntrollable人脸图像生成 这是以下论文的tensorflow实现： 通过3D模仿-对比学习，CVPR 2020进行纠缠和可控的面部图像生成。 （口头） 邓登，杨娇龙，陈东，方文和辛彤 论文： : 摘要：本文提出DiscoFaceGAN，人脸图像生成的虚拟人与DIS纠结了不存在的人，表情，姿势和照明的身份，precisely- CO ntrollable潜表示的方法。我们将3D先验嵌入到对抗性学习中，并训练网络以模仿3D人脸分析和渲染过程的图像形成。为了处理由真实和渲染的面部之间的域间隙引起的生成自由度，我们进一步引入对比学习以通过比较生成的图像对来促进解缠结。实验表明，通过我们的模仿对比学习，可以很好地消除因素变化，并且可以精确控制生成的脸部的特性。我们还分析了学习到的潜在空间，并提出了支持因子解缠结的几个有意义的性

High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models机翻