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...
PyTorch实现的WGAN-GP竟会爆炸 在使用PyTorch实现WGAN-GP的过程中,如下方式计算梯度惩罚 Gradient Penalty 是一个很常规的操作: defcompute_gradient_penalty(cuda,D,real_samples,fake_samples):Tensor=torch.cuda.FloatTensorifcudaelsetorch.FloatTensoralpha=Tensor(np.random.random((real_samples.size(0),1,1,1)...
WGAN-GP——WGAN的升级版,解决了WGAN存在的梯度消失和梯度爆炸问题+pytorch代码实现及代码详解 关于argparse介绍可见AlexGoAlex:argparse WGAN在处理Lipschitz限制条件时直接采用了weight clipping,这样会限制模型参数固定在一个范围之内,超出这个范围要么取最大值要么取最小值,久而久之随着层数加深可能会出现梯度消失和梯度...
其次,生成器和判别器的参数更新方式也有所不同,生成器是通过最小化生成器损失来更新参数,而判别器是通过最大化判别器损失来更新参数。最后,在更新判别器参数时,需要对判别器的梯度进行惩罚,以保持梯度的合理范围。 WGAN-GP代码实现 下面我们通过PyTorch框架来实现一个简单的WGAN-GP模型。首先,我们需要定义生成器和...
Pytorch框架实现DCGAN(比较容易理解) 5.数据集下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1i_VU3aQpLkCx4Z5fhDVKHA提取码:79y3 6.WGAN-GP代码实现 提示:代码放在了Github上,本文的代码是参考下面这位博主写的,但是自己其中只是做了一下修改,并且其中加了一个mainWindows界面代码,方便后面训练的模型进行图像风格的转换。
PyTorch中实例归一化的实现接口是nn模块下的InstanceNorm2d(),还有1D、3D实例归一化,与该接口类似。 Instanceormd(num_features,eps=1e-5,momentum=0.1,affine=False,track_running_stats=False) 仅关注参数num_features,该参数是需要传入输入数据的通道数,其他参数与批量归一化BatchNorm2d()中参数的含义一致,该接口...
CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录 本专栏将通过系统的深度学习实例,从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析,通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合,帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系,这些均是在Pytorch上实现的,可以有效的结合当前各位研究生的研究方向,设计人工...
而如果采用的是 GP,应该在V(G,D)V(G,D)之后再加一个 gradient penalty 的惩罚项,可参考自https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN/blob/master/implementations/wgan_gp/wgan_gp.py。具体来说可以求出D(y)D(y)对于yy的梯度,由于yy是随机选择的很多个,因此这个梯度 会有 norm(均值)NN,施加一个...
我正在调查在PyTorch中使用具有梯度惩罚的Wasserstein GAN,但始终得到大的、正的发电机损失,并随着时间的推移而增加。我大量借鉴了Caogang's implementation,但我使用的是this implementation中使用的鉴别器和生成器损失,因为如果我尝试使用Caogang实现中使用的one和mone参数调用.backward(),就会得到Invalid gradient at ind...
https://github.com/carpedm20/BEGAN-pytorch (详细的BEGAN解读可以参考我的博客: http://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/77575617?locationNum=1&fps=1) BEGAN的主要贡献: ◆ 提出了一种新的简单强大GAN,使用标准的训练方式,不加训练trick也能很快且稳定的收敛 ...