代码:github.com/martinarjovs 问题1:P_g与P_d无重叠,JS散度无法指导G更新 原始GAN中D越接近最优,G的损失越接近最小化P_d和P_g之间的JS散度2JS(P_d||P_g)-log4。只有当P_d和P_g有所重叠时优化JS散度才能将P_g拉向P_d,两不重合分布的JS散度恒为\log 2,梯度为0。理论:当P_d和P_g的支撑集...
初代GAN出现后,出现了大量GAN的变种,比如StyleGAN、CycleGAN、DCGAN等。而StyleGAN已经可以生成非常逼真的图像了,下面是StyleGAN的一些结果。 stylegan-results.jpg GAN提出已经过去十年,AI绘画也得到了颠覆性的进步。Diffusion Model(DM)逐渐取代了GAN在AI绘画领域的地位。在此基础上,AI绘画领域还融合了其它深度学习方法,...
如果使用分类引导(classifier guidance)结合上采样扩散模型,FID的会更好。 作者认为GAN生成的图片质量更好的原因有2点: 1)GAN这个模型,大家优化了很多地方 。性能现在已经很好了。 2)GAN是牺牲了一部分多样性,换来了这个图片质量更好。 那么作者用同样的思路,去优化扩散模型。发现在好几个数据集上超过了GAN。 结...
与先前的方法相比,Lift3D具有几个优点:(1)与先前的3D GAN输出分辨率在训练后固定不同, Lift3D 可以推广到具有更高分辨率和真实输出的任何相机内参数。(2)通过将完全解耦的2D GAN提升到3D对象NeRF,Lift3D为生成的对象提供了显式的3D信息,从而为下游任务提供了准确的3D标注。 通过增强自主驾驶数据集来评估有效性。
在之前的GAN的时候,有一个非常大的问题,那就是GAN生成的图像缺乏多样性,它是以生成器生成的图像能骗过判别器为目标的,而不是以生成丰富的图像为目标的。有关GAN的理论部分可以参考Tensorflow深度学习算法整理(三) 中的对抗神经网络。 算法之名 2023/03/01 5840 DDPM | 扩散模型代码详解 神经网络self函数模型网络...
GFPGAN:是对模糊照片,或者微调人脸的一种技术,可以防止人脸过于自由化。 所以我们需要去GFPGAN官网上下载该文件。 https://github.com/TencentARC/GFPGAN (不知道为什么,stable diffusion官方教程不说这一步,估计是因为GFPGAN是国产的缘故?) 打开后,拉到最下面,点击V.4 model 即可下载,下载后,只需要放到拉取的...
GAN 使用生成器和鉴别器来生成新数据,通常用于视频游戏开发中以创建逼真的游戏角色。 Diffusion添加然后消除噪声以生成具有高细节水平的高质量图像,从而创建近乎逼真的自然场景图像。 Transformer可以有效地并行处理顺序数据,以进行机器翻译、文本摘要和图像创建。
这是通过两个新颖的组件来实现的，它们都是利用GAN的中间特征图的辨别质量，来生成像素精确的图像形变和交互性能：1. 一个优化潜在代码的方法，逐步将多个操作点移向目标位置 2. 一个点追踪程序，真实地追踪操作点的轨迹 总结来说，全新的DragGAN在基于GAN的编辑方面要优于现有的技术，并为使用生成式先验的强大...
install torch==1.12.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113"#Requirements file to useforstable-diffusion-webui#exportREQS_FILE="requirements_versions.txt"#Fixed git repos#exportK_DIFFUSION_PACKAGE=""#exportGFPGAN_PACKAGE=""#Fixed git commits#exportSTABLE_DIFFUSION_...
应用:在AIGC中,GAN广泛应用于图像生成、艺术创作、游戏角色设计等。 2. Transformer(变换器) Transformer最初由Vaswani等人于2017年提出,用于自然语言处理(NLP)任务。它利用自注意力机制(Self-Attention)来捕捉数据之间的关系,因而非常适合处理长序列数据,如文本、音乐和代码。