data.clamp_(-clip_value, clip_value) # |---| # | Generator training | # |---| if i % n_critics == 0: optimizer_G.zero_grad() # Calculate the loss for the generator adversarial_loss = -torch.mean(discriminator(gen_imgs)) recon_losses = [recon_loss(gen_imgs, real_imgs) fo...
The paper describing the Vaegan approach will appear at GLSVLSI 2024. Overview This repository contains the code and supporting documents for the VAEGAN. Features Metrics: Includes the evaluation metrics such as Maximum Mean Discrepancy (MMD), Sum of Squared Differences (SSD), Precision-Recall Densi...
变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中，作者在 MNIST 上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。项目链接：https://github.com/kvmanohar22/Generative-Models 本项目总结了使用变分自编码器（Variational Autoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布...
本节要介绍VAE模型的一个比较不错的实现——GitHub- cdoersch/vae_tutorial: Caffe code to accompany my Tutorial on Variational Autoencoders,这个工程还配有一个介绍VAE的文章[2],感兴趣的读者可以阅读,读后会有更多启发。这个实现使用的目标数据集依然是MNIST,模型的架构如图10-1所示。为了更好地了解模型的架...
本节要介绍VAE模型的一个比较不错的实现——GitHub - cdoersch/vae_tutorial: Caffe code to accompany my Tutorial on Variational Autoencoders,这个工程还配有一个介绍VAE的文章[2],感兴趣的读者可以阅读,读后会有更多启发。这个实现使用的目标数据集依...
github.com/bojone/vae/b 周弈帆:VQVAE PyTorch 实现教程 总结 1,上面两篇讲解,都提到了VQ-VAE本质上不是VAE,而是AE+生成模型。 VQ-VAE不是一个VAE,而是一个AE。它的目的是把图像压缩成离散矩阵。或者换个角度说,它提供了把大图像翻译成「小图像」的方法,也提供了把「小图像」翻译成大图像的方法。这样,一...
本节要介绍VAE模型的一个比较不错的实现——GitHub - cdoersch/vae_tutorial: Caffe code to accompany my Tutorial on Variational Autoencoders(https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/cdoersch/vae_tutorial),这个工程还配有一个介绍VAE的文章[2],感兴趣的读者可以阅读,读后会有更多启发。这...
本节要介绍VAE模型的一个比较不错的实现——GitHub - cdoersch/vae_tutorial: Caffe code to accompany my Tutorial on Variational Autoencoders,这个工程还配有一个介绍VAE的文章[2],感兴趣的读者可以阅读,读后会有更多启发。这个实现使用的目标数据集依然是MNIST,模型的架构如图10-1所示。为了更好地了解模型的...
Extensive experimental results on multiple datasets demonstrate the superiority of our method. Our code is available at https://github.com/thy960112/Pyramid-VAE-GAN.doi:10.1007/s41095-022-0331-3Tian, HuiyuanZhang, LiLi, ShijianYao, MinPan, GangComputational Visual Media...
在本篇博客中,我们展示了四种生成式模型在奖杯数据集上的表现,从最简单的生成式模型朴素非线性隐变量模型(Naive Nonlinear Latent Variable Model, NNLVM)开始,讲到扩散模型(Diffusion Model)。重点分析探讨了朴素非线性隐变量模型和变分自编码器的相同之处和不同之处。 对应的代码已上传至github Naive Nonlinear Laten...