通过将一种人脸图像的面部特征转移到另一种人脸图像上,可以实现有趣的视觉效果和潜在的实际应用。在本篇文章中,我们将介绍使用PyTorch实现生成对抗网络(GAN)、带有权重惩罚项的GAN(WGAN)和带有梯度惩罚项的WGAN(WGAN-GP)来优化生成的人脸图像。GAN的基本思想是通过一个生成器网络来生成假的人脸图像,然后使用一个判别...
第一个问题,后来演化出CNN、Progressive GAN等架构,第二个问题,以WGAN-GP出现为里程碑,后续大量GAN系列都采用该方法改进来训练。相对于原始GAN的Loss函数,WGAN-GP添加对梯度的乘法,让梯度变化集中在1附近(使用L2 norm范数),保证梯度变化足够稳定。 import argparse import os import numpy as np from tqdm.autonote...
WGAN-GP提出了一种gradient penalty的方式来解决这种问题,Lipschitz限制是要求判别器的梯度不超过clipping threshold,gradient penalty 就是设置一个额外的loss项(类似于L2正则)来实现梯度与clipping threshold之间的联系。gradient penalty的选取并不是在全网络下,仅仅是在真假分布之间抽样处理 在Lipschitz连续条件下,梯度约束...
WGAN-GP提出了一种剪辑的替代方案权重:惩罚critic相对于其输入的梯度数。WGAN-GP所提出的方法比标准WGAN执行得更好,并且能够在几乎没有超参数调整的情况下稳定地训练各种GAN架构,包括101层ResNets和具有连续生成器的语言模型,包括在CIFAR-10和LSUN卧室上实现了高质量的生成器。 提示:在论文的附录中给出很多关于WGAN-...
wgan-gp pytorch WGAN-GP:一个优秀的生成对抗网络框架 引言 生成对抗网络(GANs)是机器学习领域中一种非常强大且广泛应用的模型。它可以通过训练一组生成器和判别器网络来学习生成逼真的数据样本。然而,传统的GANs在训练过程中存在一些问题,如训练不稳定、模式崩溃等。为了解决这些问题,研究者们提出了一系列改进的方法...
1.1.2 全卷积的实现 在PyTorch中,全卷积是通过转置卷积接口ConvTranspose2d()来实现的。该接口的参数与卷积函数参数的含义相同,还有1D和3D的转置卷积实现。 convTranspose2d (in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias=τrue,dilation=1,padding_mode='zeros') ...
WGAN-gp中的gp是梯度惩罚(gradient penalty)的意思,是替换weight clipping的一种方法。通过直接设置一个额外的梯度惩罚项来实现判别器的梯度不超过k。其表达公式为: 其中,MSE为平方差公式;X_inter为整个联合分布空间中的x取样,即梯度惩罚项gradent _penaltys为求整个联合分布空间中x对应D的梯度与k的平方差。
本项目旨在实现一个基于WGAN的生成对抗网络(WGAN-GP)模型,用于生成一维数据。通过设计和训练WGAN模型,生成具有高质量和高多样性的样本数据。WGAN-GP(GradientPenalty)是WGAN的一个改进版本,它在WGAN的基础上增加了梯度惩罚项,用于解决WGAN在训练过程中可能出现的非平稳问题,进一步提升了模型的稳定性和生成能力。
Even on MNIST it takes about 50 epochs to start seeing decent results. For more information and a full example on MNIST, check out main.py. Sources and inspiration https://github.com/caogang/wgan-gp https://github.com/kuc2477/pytorch-wgan-gp...
我们首先编写一个 Pytorch 数据集来产生不同的正弦函数。Pytorch数据集是方便的实用程序,可以使数据加载更容易,并提高代码的可读性。看看这里。 获取完整代码,见文末 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from typingimportSequence from torch.utils.dataimportDatasetimportnumpyasnpclassSines(Dataset):...