ICLR17论文Generative Multi-Adversarial Networks Under review as a conference paper at ICLR2017 G ENERATIVE M ULTI-A DVERSARIAL N ETWORKS Ishan Durugkar∗,Ian Gemp∗,Sridhar Mahadevan College of Information and Computer Sciences University of Massachusetts,Amherst Amherst,MA01060,USA {idurugkar,...
GAN(Generative Adversarial Network)模型作为传统深度学习时代中图像生成领域的“王者”,其应用价值的大头(图像生成)与AIGC时代中AI绘画领域的核心模型Stable Diffusion高度重合,并且Stable Diffusion的效果更加强大,在AIGC时代GAN模型终于有了新的接棒者。 但是GAN模型在AIGC时代真的如很多自媒体所说的一无是处?凉了?被...
67 Ghosh A, Kulharia V, Namboodiri V, Torr P H S, Dokania P K. Multi-agent diverse generative adversarial networks. arXiv preprint arXiv: 1704.02906, 2017 68 Mescheder L, Nowozin S, Geiger A. The Numerics of GANs. arXiv preprint arXiv: 1705.10461, 2017 69 Sutton R S, McAllester D...
这是通过多分辨率(multi-resolution)方法实现的。然而,这些作品由于使用了常见的归一化层(common normalization layers)而遇到了平面分割图逐渐消失的问题。这是由 SPADE [21] 解决的,它通过学习到的仿射变换来调节归一化层的激活。与 SPADE 相比,CC-FPSE [17] 利用了动态过滤器网络(dynamic filter networks)的最新...
生成模型,特别是GANs,能处理多模态输出(multi-modal)的问题。多模态输出问题(对于离散输出来说,就是多类标问题【multi-label】)是很多机器学习算法没办法直接处理的问题,很多机器学习算法的loss定义为均方误差,它实际上将多种可能的输出做了平均。下图给出了一个预测视频的下一帧的例子,使用MSE训练的结果,图像模糊了...
Generative adversarial networks (GANs) are a framework for producing a generative model by way of a two-player minimax game. In this paper, we propose the \emph{Generative Multi-Adversarial Network} (GMAN), a framework that extends GANs to multiple discriminators. In previous work, the successf...
Trainging multi-context networks[16,17] 提出不同的输入在层等级上结合来提升音频分离的性能。Deep clustering[18] 也被用来音乐分离,在神经网络输出和数据增强上使用维纳滤波来进行处理,也被用来处理人声乐器分离。所有的这些深度学习技术都从监督学习中使用非线性层来学习需要优化的隐层表示。
Multi-discriminatorsGeneratorsAdversarialMinimaxGANGMANGAMIn this paper we modify the structure and introduce new formulation to improve the performance of the Generative adversarial networks (GANs). We achieve this based on the discriminating capability of the Generative Multi-Adversarial Network (GMAN), ...
生成模型,特别是GANs,能处理多模态输出(multi-modal)的问题。多模态输出问题(对于离散输出来说,就是多类标问题【multi-label】)是很多机器学习算法没办法直接处理的问题,很多机器学习算法的loss定义为均方误差,它实际上将多种可能的输出做了平均。下图给出了一个预测视频的下一帧的例子,使用MSE训练的结果,图像模糊了...
[2] Durugkar, Ishan, Ian Gemp, and Sridhar Mahadevan. "Generative Multi-Adversarial Networks." ArXiv:1611.01673 [Cs], March 2, 2017.http://arxiv.org/abs/1611.01673. [3] Zhang, Han, Tao Xu, Hongsheng Li, Shaoting Zhang, Xiaogang Wang, Xiaolei Huang, and Dimitris Metaxas. "StackGAN:...