生成式对抗网络(Generative adversarial networks, GAN)是当前人工智能学界最为重要的研究热点之一。其突出的生成能力不仅可用于生成各类图像和自然语言数据,还启发和推动了各类半监督学习和无监督学习任务的发…
人们提出了几种反转预训练 GAN 的生成器的技术,比如各自独立提出的对抗性学习推断(Adversarially Learned Inference,ALI)和双向 GAN(Bidirectional GANs),它们能提供简单而有效的扩展,通过加入一个推断网络,使判别器共同测试数据空间和隐空间。 这种形式下的生成器由两个网络组成:即编码器(推断网络)和解码器。它们同时...
近来,元宇宙的概念也很火,涉及的技术门类,例如虚拟、数字化等内容生成也是未来重要方向。这里单说说GAN。 生成对抗网络GAN,一直被诟病是灌水重灾区,但架不住真滴好玩、有趣。此外,GAN也已经渗透到很多视觉任务中了,关注CVPR、ICCV的就知道,GAN论文非常多。比如我之前所看到和汇总的: 25+方向、50篇!CVPR2022部分生...
如图所见,生成器在生成数据和人脸时效果很好,但使用CIFAR-10数据集时,生成的图像就十分模糊。 为了解决这个问题,Emily Denton, Soumith Chintala, Arthur Szlam 以及Rob Fergus合作发表了论文《利用对抗网络拉普拉斯金字塔的深度生成图像模型》(Deep Generative Image Models using Lapalacian Pyramid of Adversarial Network...
这篇GAN 论文来自 NVIDIA Research,提出以一种渐进增大(progressive growing)的方式训练 GAN,通过使用逐渐增大的 GAN 网络(称为 PG-GAN)和精心处理的CelebA-HQ 数据集,实现了效果令人惊叹的生成图像。作者表示,这种方式不仅稳定了训练,GAN 生成的图像也是迄今为止质量最好的。
生成式对抗网络GAN 1、 基本GAN 在论文《Generative Adversarial Nets》提出的GAN是最原始的框架,可以看成极大极小博弈的过程,因此称为“对抗网络”。一般包含两个部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。训练的过程是无监督学习。 先总结
论文 1：边界寻找生成对抗网络（Boundary-Seeking Generative Adversarial Networks）论文链接：https://arxiv.org/abs/1702.08431 摘要 我们介绍了一种全新的用于训练生成对抗网络的方法——我们训练一个生成器来匹配一个目标分布，该分布会收敛到处于完美鉴别器的极限的数据分布。这个目标可被视为训练一个生成器来在...
GAN(Generative Adversarial Nets,对抗生成网络),近两年在深度学习领域十分的火爆,cvpr2018有近三分之一的论文与GAN相关。最近新闻上非常火爆的AI换脸技术等就是基于GAN,可以说GAN赋予了机器以创造力。GAN的开山之作是Ian J. Goodfellow在2014年于NIPS上发表的一篇文章:Generative Adversarial Nets以及官方源码(点击超链...
(1)GAN改进系列 | 最新ICCV2021生成对抗网络GAN论文梳理汇总,1、DualContrastiveLossandAttentionforGANs使用大规模图像数据集时,生成对抗网络(GAN)在无条件图像生成方面效果非常不错。但生成的图像仍然很容易被甄别出来,尤其是在具有高方差的数据集(例如卧室、教堂)