生成对抗网络（ AN）一经提出就风光无限，更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。望伪图像的分布尽可能地接近真图像。或者,简单来说,我们想要伪图像尽可能看起 来像真的一样。 值得一提的是,因为GANs是用极小化极大算法做优化的,所以训练过程可能会很不稳 定。不过你可以使用一些“小技巧”来获得更稳健的训练过程。 在下面这个视频中,你可以看到GANs所生成图片

训练12小时后512x512鲜花，1 gpu 训练12小时后256x256朵鲜花，1 gpu 比萨 ``轻巧''GAN 在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励，以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下，可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。 安装 $ pip install lightweight-gan 使用 一个命令 $ lightweight_gan --data ./path/t

GAN的逐步增长可提高质量，稳定性和变异性-ICLR 2018论文的TensorFlow正式实施 Tero Karras （NVIDIA）， Timo Aila （NVIDIA）， Samuli Laine （NVIDIA）， Jaakko Lehtinen （NVIDIA和阿尔托大学） 如有业务咨询，请联系 媒体和其他查询，请通过与Hector Marinez联系。 图片：两个虚构的名人被一个随机数生成器梦up以求。 抽象的： 我们描述了一种生成对抗网络的新训练方法。 关键思想是逐渐

企业社会责任 论文官方实现 要求 conda env create -f requirments.yml 数据集 在本文中，我们使用了该数据集包含： 狗的品种：120 图片数量：20,580 图像具有不同的分辨率，因此我们在预处理中添加了resize（256X256） 我们使用数据集的一小部分：〜30个不同的犬种〜6K图像。 我们拆分了数据集，以针对不同的犬种进行训练和测试。 火车：〜5400张图片测试：〜560张图片 训练细节 我们使用谷歌云服务来训练我们的模型-使用： 1个GPU-Tesl