本次毕业设计准备使用 StyleGAN,但是介绍 StyleGAN 之前,首先需要介绍他的前身 PGGAN,本篇论文准备介绍 PGGAN 的基础知识。 回到顶部 1.PGGAN 引入 Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation Tero Karras, Timo Aila Published 27 October 2017(Citations 3711)是 英伟达实验室 Te...
在早期,PGGAN首先是在很小分辨率的图像上进行训练,这大大减少了生成器崩溃的可能性,因为低分辨率有更少的类别信息和细节的信息。 ③减少训练时间。根据论文作者进行的试验表明,这种训练方式,将训练时间降低了2~6倍。 3.2、均衡学习率(Equalized Learning Rate) 对于模型里面的参数w,作者在开始的时候对其进行{N}(0...
TFHub也提供了一个完全可训练的PGGAN,因此,如果想利用做计算的日子来做其他事,你也可以从头训练! TFHub使我们可以跳过无关紧要的样板代码,而专注于实现重要的想法。 一、潜在空间价值 第2章中有一个较低分辨率的空间(潜在空间),可以为输出提供随机初始值,对于DCGAN以及PGGAN,初始训练的潜在空间具有语义上有意义...
GAN的发展系列一(CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN) 一、PGGAN渐进式增长GAN论文:《Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1710.10196.pdf 代码地址:tkarras/progressive_growing_of_gans 当生成图像的分辨率很高时判别器很容易识别...
1.pg-gan 1.1 Intro 跟VAE不同,GAN在生成的图片还是比较清晰的,虽然分辨率不高。一般来说高分辨率生成的图片很容易被判别器判伪导致梯度问题,再加上显卡容量的限制导致batch较小,影响训练的稳定性。作者提出从简单的低分辨率开始训练,找到办法平滑地过渡到高分辨率。
生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks)是一种深度学习模型,自从2014年Goodfellow提出了GAN以来,GAN已经成为近年来无监督学习最具前景的方法之一。 原文链接如下:Generative Adversarial Nets. 算法简介 生成式对抗网络,它的主要目的是可以通过模型训练由输入的数据生成...
使用TensorFlow和 TensorFlow Hub( TFHUB)構建漸進式增長生成對抗網路( Progressive GAN, PGGAN或 PROGAN)——一種能夠生成全高清的具有照片級真實感影像的前沿技術。這項技術在頂級機器學習會議ICLR2018上提出時引起了轟動,以至於谷歌立即將其整合為 TensorFlow Hub中的幾個模型之一。這項技術被深度學習的鼻祖之一 Yos...
PGGAN的网络结构基于CELEBA-HQ数据集进行设计，包含了生成器和判别器两个部分。模型通过逐层增长的方式，从低分辨率逐渐提升到高分辨率，确保了生成图像的高质量和稳定性。此外，模型还采用了均衡学习率、像素特征向量归一化和加入极小权重项等策略，有效提高了模型的训练效率和生成效果。总之，通过渐进式...
PGGAN:Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation 简述: 本文为改善品质、稳定性和变异而逐步改进的GAN。做了以下贡献: 1是提出了一种新的生成对抗网络的训练方法(PGGAN) 2描述了一些对于阻止生成器和鉴别器之间的不健康竞争非常重要的实现细节 3我们提出了一种新的度量方法来评价...
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