在视频生成中,GANs可以生成逼真的视频,如人脸动漫化、视频特效等。 技术支持 GANs的核心技术包括生成器网络和判别器网络,它们相互博弈、相互学习,通过对抗的方式提高生成模型的性能。 1、 生成器网络 是GANs的重要组成部分,它接收一个随机噪声向量作为输入,并逐步转化为输出样本。生成器通常由多层神经网络组成,使用反向...
自从Goodfellow2014年提出这个想法之后,生成对抗网络(GAN)就成了深度学习领域内最火的一个概念,包括LeCun在内的许多学者都认为,GAN的出现将会大大推进AI向无监督学习发展的进程.../1703.06490v1MIX+GAN— GeneralizationandEquilibrium inGenerativeAdversarialNets(GANs ...
2014年,伊恩·古德费罗等人提出了GANs或生成对抗网络。GANs由两个简单的组件组成,分别称为生成器和鉴别器。 该过程如下:生成器角色用于生成新数据,而鉴别器角色用于区分生成的数据和实际数据。在理想情况下,鉴别器无法区分生成的数据和真实数据,从而产生理想的合成数据点。 DCGAN是上述GAN结构的直接扩展,只是它在鉴别器...
2014年,伊恩·古德费罗等人提出了GANs或生成对抗网络。GANs由两个简单的组件组成,分别称为生成器和鉴别器。 该过程如下:生成器角色用于生成新数据,而鉴别器角色用于区分生成的数据和实际数据。在理想情况下,鉴别器无法区分生成的数据和真实数据,从而产生理想的合成数据点。 DCGAN是上述GAN结构的直接扩展,只是它在鉴别器...