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上传时间: 2021-03-09
详细说明：辛干
这是在Python 3和Tensorflow 2上的实现。
SinGAN是一种无条件的生成模型，可以从单个自然图像中学习，然后能够生成具有新对象形状和结构的多样逼真的图像样本，同时保留原始图像分布，使其在各种图像处理任务中非常有用。
图像应用
SinGAN可用于以下操作任务，而无需任何网络更改或进一步调整。
实施细节
多尺度网络大致基于SinGAN论文，对生成器的输入（图像和噪声）进行零填充，而不是在每一层进行填充，从而增加拐角处的可变性，并用代替批归，因为instance-norm更适合于生成模型。
WGAN-GP目标函数与在图像数据集上训练的“常规” 有所不同，其目的是以补丁方式维持1-lipschitz条件，因为鉴别器的输出是得分的映射每个补丁。 因此，梯度规范是通过slopes = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(gradients), a
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