本来我想试把四个都串起来,然后发现 CVAE-GAN 已经做了,效果也确实好。 最近还有一篇 Triple GAN(https://arxiv.org/pdf/1703.02291.pdf)类似,但它没有用 VAE 作为前端,少了 E 网络,所以效果会不如。而 CycleGAN DualGAN DiscoGAN 等等把网络串起来的方式,无疑可以与 CVAE-GAN 结合,进一步提升效果。相信 U...
通过使用 E+G+C+D 四大网络, CVAE-GAN 实现了相当令人满意的生成模型。目前的 GAN 变种非常多,大家都是把 E G C D 到处串起来,不过一般只用到三个,很少有用到四个的。本来我想试把四个都串起来,然后发现 CVAE-GAN 已经做了,效果也确实好。 最近还有一篇 Triple GANhttps://arxiv.org/pdf/1703.02291.p...
损失敏感的GAN[28]学习一个损失函数,它可以量化生成的样本的质量,并使用该损失函数来生成高质量的图像。也有一些方法尝试结合GAN和VAE,例如,VAE/GAN[15]和对抗性的自动编码器[17]。它们与我们的工作密切相关,并部分激发了我们的工作。 VAEs和GANs也可以被训练来进行条件生成,例如,CVAE[34]和CGAN[18]。通过引入...
将我们的网络命名为CVAE-GAN。这4个部分无缝地级联在一起,整个网络进行端到端地训练 一旦我们的CVAE-GAN被训练,其就能够被使用在不同的应用中,如图像生成、图像修复和属性变形(morphing)。我们的方法建立了一个输入图像的好的表征,因此生成的图像变得更真实。我们展示了其是优于CVAE和CGAN以及其他最好的方法。与G...
CVAE-GAN 的架构如下图所示: 其中的 G 有 3 个主要目标: 对于从 x 生成的 z,G 应能还原出接近 x 的 x'(像素上的接近)。这来自 AE 的思想。 G 生成的图像应可由 D 鉴别为属于真实图像。这来自 GAN 的思想。 G 生成的图像应可由 C 鉴别为属于 c 类别。这与InfoGAN的思想有些相似。
CVAE-GAN_tensorlayer 具有tensorlayer的CVAE-GAN实现。 例子 训练VAE输出 测试VAE输出和侦察输出 依附 张量流张量层麻木进度条2 我的测试环境是tensorflow-gpu-1.10,tensorlayer-1.91,gtx970m-3g。 一些问题和注意 emmm ...此实现可能与页面有所不同。 我尝试了WGAN-GP和LS-GAN的丢失,但是效果不好。 也许我的...
CVAE-GAN_tensorlayer A CVAE-GAN implementation with tensorlayer. Examples training VAE output testing VAE output and Recon output Dependent tensorflow tensorlayer numpy progressbar2 My test environment is tensorflow-gpu-1.10, tensorlayer-1.91, gtx970m-3g. Some Problem and Attention emmm... This implem...
本发明提供一种基于CVAE‑GAN模型的乘波体外形可控生成方法,方法包括:构建训练数据集;构建CVAE‑GAN模型并训练;所述CVAE‑GAN模型包括编码器、解码器和判别器;给出目标乘波体几何特征控制条件,实现乘波体目标外形的可控生成。本发明公开了一种基于CVAE‑GAN模型的乘波体外形可控生成方法,可以实现乘波体外形的...
CVAE(条件自编码) Condition GAN (条件GAN) 和 VAE-GAN模型之间的区别之CVAE,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文地址:CVAE—GAN 上面这篇文章的介绍已经很不错了! 我的工作是翻译更加涉及细节的内容! 3.1. Mean feature matching based GAN 3.1. 基于GAN的均值特征匹配 介绍了一下GAN的损失函数 在开始的时候,由于G生成的图片太假,所以D(x^{,})会接近0,而L^{,}_{GD}会很大,此时的梯度会接近无穷大,梯度就不稳定...