imshow(generated_images[i, :, :, 0], cmap='gray') # 关闭坐标轴 axs[row, col].axis('off') # 显示整个图像网格 plt.show() 由于我们只训练了一个 epoch,效果较差。 在训练了 30个 ephchs之后,得到的图片效果会好很多。 参考:Keras 官网,DCGAN to generate face images (文章结束)...
# Generate fake images using the generator generated_images = self.model.generator(random_latent_vectors) generated_images *= 255 generated_images.numpy() for i in range(self.num_img): # Save the generated images to disk img = array_to_img(generated_images[i]) img.save(os.path.join('im...
研究者利用GAN强大的图像内容生成能力隐藏图像采集或处理过程的痕迹,例如:JPEG压缩痕迹(Luo等,2018)等。 图1 GAN生成图像和真实图像Fig.1 GAN-generated images and real images((a)GAN-generated images;(b)real images) GAN生成图像被动取证与反取证技术作为多媒体安全领域的新兴问题正受到国内外研究人员的广泛关注...
由于传感器对通过滤色阵列的光子计数,因此光谱响应函数必须为非负 这两个约束都不适合GAN生成器生成图像,生成器不需要计算光子。 生成器中通过允许负权重,即使为不同通道学习的权重之间存在明显的重叠,也可能导致饱和。 在图三中,(中间)引用[7]中学习到的用于合成人脸...
real_images_batch = real_images[index * batch_size:(index + 1) * batch_size] noise_batch = noise[index * batch_size:(index + 1) * batch_size] # 生成假图像 generated_images = generator(noise_batch) # 获取判别器的输出 real_output = discriminator(real_images_batch) ...
看看这些清晰的背景文字,对称的耳环,大小相同的牙齿以及细节丰富的发型。学习完以上这些小技巧后你可以试试玩一些小游戏,来看你是不是真的能够区分真假图片啦。 游戏:http://nikola.mit.edu/experiment 相关报道: https://medium.com/@kcimc/how-to-recognize-fake-ai-generated-images-4d1f6f9a2842...
来自Adobe 和加州伯克利的研究人员在论文预印本平台 arXiv 上传了《CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now》,他们提出,即使是在一种 CNN 生成的图像所训练的分类器,也能够跨数据集、网络架构和训练任务,展现出惊人的泛化能力。这篇论文目前已被 CVPR 2020 接收,代码和模型也已公布。
image= image * 127.5 + 127.5Image.fromarray(image.astype(np.uint8)).save("C:/Users/Administrator/GAN/"+ str(epoch) +"_"+ str(index) +".png")#将真实图片和生成图片以多维数组的形式拼接在一起,真实图片在上,生成图片在下X =np.concatenate((image_batch, generated_images))#生成图片真假标签,...
generated_images = generator_model.predict(noise, verbose=0) # 将真图与假图进行拼接 X = np.concatenate((image_batch, generated_images)) #与X对应的标签,前64张图为真,标签是1,后64张图是假图,标签为0 y = [1] * BATCH_SIZE + [0] * BATCH_SIZE ...
ifstart>len(x_train)-batch_size:start=0ifstep%100==0:#每100步保存一次gan.save_weights('gan.h5')print('discriminator loss:',d_loss)print('adversarial loss:',a_loss)img=image.array_to_img(generated_images[0]*255.,scale=False)img.save(os.path.join(save_dir,'generated_frog'\+str(...