那么BigGAN-deep 相比于 BigGAN 有何不同呢? 深度增加:BigGAN-deep 的深度是 BigGAN 的 4 倍;参数减少:BigGAN-deep 基于带有 bottleneck 的残差块;训练速度变快性能改进:FID 和 IS 均优于原版。在 128x128 分辨率的 ImageNet 图像上,BigGAN-deep 的 IS 高出 BigGAN 两个百分点,而 FID 比 BigGAN 降低了 2...
BigGAN-deep 和 BigGAN 的区别主要体现在以下几个方面:BigGAN-deep 使用了 skip-z 条件的一个更简单的变体:作者不是先将 z 分割成块,而是将整个 z 与类别嵌入连接起来,并通过跳过连接将得到的向量传递给每个残差块。BigGAN-deep 基于带有 bottleneck 的残差块,它合并了两个额外的 1 × 1 卷积:第一个卷积将...
目前,这篇论文已经出了更新版,模型架构也有所改进,新版模型名为 BigGAN-deep,从名字中我们可以猜测出二者在深度方面似乎有所区别。 在128x128 分辨率的 ImageNet 上训练时,BigGAN 可以达到 166.3 的 Inception 分数(IS),以及 9.6 的 Frechet Inception 距离(FID);而 BigGAN-deep 可达到 166.5 的 IS,7.4 的 F...
在 BigGAN 中,这是通过将 z 拆分为一个一个块并将每个块连接到条件向量 c 来完成的,该向量 c 被投影到 BatchNorm 增益和偏差中。在 BigGAN-deep 中,我们使用更简单的设计,将整个 z 与条件向量连接起来,而不将其拆分为块。Skip-z 提供了大约 4% 的适度性能提升,并将训练速度进一步提高了 18%。 值得注意...
从表 2 可以看出,BigGAN-deep 在所有分辨率和指标上都大大优于 BigGAN。 这证实了我们的发现扩展到其他架构,并且深度的增加导致样本质量的提高。 BigGAN 和 BigGAN-deep 架构都在附录 B 中描述。 我们观察到 D 过度拟合(记忆)训练集,再加上我们模型的样本质量,提出了一个明显的问题,即 G 是否简单地记住了训练...
今年2 月,BigGAN 的一作又发布了更新版论文,提出了新版 BigGAN——BigGAN-deep,其训练速度、FID 和 IS 都优于原版。 BigGAN 及其加强版的问世让我们看到了生成对抗网络在图像生成方面的巨大威力,但GAN在生成图像方面真的无懈可击吗?它是生成图像的最佳方式吗?
近日,DeepMind 的研究人员发表论文表示,他们利用 VQ-VAE 生成了可以媲美当前最佳 GAN 模型(BigGAN-deep)的图像。 选自arXiv 作者:Ali Razavi等,机器之心编译 能生成逼真图像的不只有 GAN。 去年9 月,BigGAN 横空出世,被誉为「史上最强 GAN 生成器」,其逼真程度众多研究者高呼「鹅妹子嘤」!相关论文也被 ICLR ...
近日,DeepMind 的研究人员发表论文表示,他们利用 VQ-VAE 生成了可以媲美当前最佳 GAN 模型(BigGAN-deep)的图像,而且图像多样性上要优于 BigGAN-deep。该模型借助图像压缩方面的概念,将像素空间映射到量化的离散空间,从而进一步借助自编码器的结构学习怎样生成高清大图。
今年2 月,BigGAN 的一作又发布了更新版论文,提出了新版 BigGAN——BigGAN-deep,其训练速度、FID 和 IS 都优于原版。 BigGAN 及其加强版的问世让我们看到了生成对抗网络在图像生成方面的巨大威力,但 GAN在生成图像方面真的无懈可击吗?它是生成图像的最佳方式吗?
importtorchfrompytorch_pretrained_bigganimport(BigGAN,one_hot_from_names,truncated_noise_sample,save_as_images)# 加载预训练的 BigGAN 模型model=BigGAN.from_pretrained('biggan-deep-256')defgenerate_training_data(classes,num_samples_per_class=100,truncation=0.4):forclass_nameinclasses:foriinrange(num_...