去年引起热议、能够生成逼真图像的 BigGAN 声名鹊起,相关论文后被 ICLR 2019 收录为 Oral 论文。今天论文一作 Andrew Brock 发推称:论文更新版已上传,模型架构有所更新——网络深度是原来的 4 倍、模型参数仅为原来的一半。Andrew Brock 还表示新版 BigGAN(BigGAN-deep)相比原版训练速度更快、FID 和 IS 均优于...
BigGAN vs. BigGAN-deep 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...
# BigGAN-deep: uses a different resblock and pattern # Architectures for G # Attention is passed in in the format '32_64' to mean applying an attention # block at both resolution 32x32 and 64x64. Just '64' will apply at 64x64. # Channel ratio is the ratio of class GBlock(nn....
光看Papers with Code上基于ImageNet数据集的图像生成模型榜单,从64 x 64到512 x 512分辨率都由这一模型占据榜首: 对比曾号称史上最强图像生成器的BigGAN-deep也不落下风,甚至还能在LSUN和ImageNet 64 × 64的图像生成效果上达到SOTA。 有网友对此感叹:前几年图像生成领域一直由GAN主导,现在看来,似乎要变成扩散...
BigGAN是由Google Brain团队开发的图像生成网络,能够生成高清晰度的美女图像。该工具依赖于复杂的生成对抗网络,可以创建多种风格的图片。然而,使用BigGAN需要一定的技术背景,尤其是对机器学习和编程有所了解的朋友,能够更好地发挥其潜能。它的优势在于生成图像的多样性和灵活性,适合追求高质量作品的专业用户。
Andrew Brock 还表示新版 BigGAN(BigGAN-deep)相比原版训练速度更快、FID 和 IS 均优于原版,且新版 BigGAN 在一些较难类别上的表现也优于原版,如人群和人脸,尤其是在 128x128 分辨率图像上。 论文链接:https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm BigGAN TF Hub demo 地址:https://tfhub.dev/s?q=biggan...
BigGAN vs. BigGAN-deep 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...
论文作者表示,BigGAN-deep 的预训练模型将会随后放出。 BigGAN 横空出世 BigGAN 在去年 9 月一经提出即引起了大量关注,被称为「史上最强 GAN图像生成器」,其生成图像的目标和背景都高度逼真、边界自然,并且图像插值每一帧都相当真实。 这些图像都是 BigGAN 自动生成的。
Andrew Brock 还表示新版 BigGAN(BigGAN-deep)相比原版训练速度更快、FID 和 IS 均优于原版,且新版 BigGAN 在一些较难类别上的表现也优于原版,如人群和人脸,尤其是在 128x128 分辨率图像上。 论文链接:https:///pdf?id=B1xsqj09Fm BigGAN TF Hub demo 地址:https://v/s?q=biggan...
Andrew Brock 还表示新版 BigGAN(BigGAN-deep)相比原版训练速度更快、FID 和 IS 均优于原版,且新版 BigGAN 在一些较难类别上的表现也优于原版,如人群和人脸,尤其是在 128x128 分辨率图像上。 论文链接:https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm BigGAN TF Hub demo 地址:https://tfhub.dev/s?q=biggan...