Jittor实现Conditional GAN Generative Adversarial Nets(GAN)提出了一种新的方法来训练生成模型.然而,GAN对于要生成的图片缺少控制.Conditional GAN(CGAN)通过添加显式的条件或标签,来控制生成的图像.本文讲解了CGAN的网络结构.损失函数设计.使用CGAN生成一串数字.从头训练CGAN.以及在mnist手写数字数据集上的训练结果. CGAN网络架构 通过在生成器generator和判别器discriminator中添加相同的额…

Conditional GAN 参考链接: https://arxiv.org/pdf/1611.07004v1.pdf…

论文笔记:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditional GAN ICCV 2017 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Dai_Towards_Diverse_and_ICCV_2017_paper.pdf Implementation(Torch): https://github.com/doubledaibo/gancapt…

推荐的几个开源实现 znxlwm 使用InfoGAN的结构,卷积反卷积 eriklindernoren 把mnist转成1维,label用了embedding wiseodd 直接从tensorflow代码转换过来的,数据集居然还用tf的数据集.. Yangyangii 转1维向量,全连接 FangYang970206 提供了多标签作为条件的实现思路 znxlwm 专门针对MNIST数据集的一个实现方法,转1维,比较接近原paper的实现方法 训练过程 简述 # z - 随机噪声 # X - 输…

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27343585 本文完整代码地址:Generative Adversarial Networks (GANs) with 2D Samples 50行GAN代码的问题 Dev Nag写的50行代码的GAN,大概是网上流传最广的,关于GAN最简单的小例子.这是一份用一维均匀样本作为特征空间(latent space)样本,经过生成网络变换后,生成高斯分布样本的代码.结构非常清晰,却有一个奇怪的问题,就是判别器(Disc…

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27199954 作为一名久经片场的老司机,早就想写一些探讨驾驶技术的文章.这篇就介绍利用生成式对抗网络(GAN)的两个基本驾驶技能: 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服 生成式模型 上一篇<用GAN生成二维样本的小例子>中已经简单介绍了GAN,这篇再简要回顾一下生成式模型,算是补全一个来龙去脉. 生成模型就是能够产生指定分布数据的模型,常见的生成式模型一般都会有一个用…

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA…

Valse 2017 | 生成对抗网络(GAN)研究年度进展评述 https://www.leiphone.com/news/201704/fcG0rTSZWqgI31eY.html?viewType=weixin 雷锋网按:2017 年 4 月 21-23 日,VALSE(视觉与学习青年学者研讨会)在厦门举行,国内 CV 领域顶级专家学者齐聚一堂,参会的青年学者达 2000 多人.在 VALSE 的「年度进展评述」环节,共有 12 名学者依次上台,对 CV 研究和应用分支领域近年发展做了详细系…

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=16 从之前讲的basic gan延伸到unified framework,到WGAN 再到通过WGAN进行Generation和Transformation 复习一下GAN, 首先我们有一个目标,target分布,Pdata, 蓝色部分表示Pdata高,即从这部分取出的x都是符合预期的,比如这里的头像图片 GAN的目的就是训练一个generator nn,让它的输出尽量接近Pdata分布 generator…

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=15 前面说了auto-encoder,VAE可以用于生成 VAE的问题, AE的训练是让输入输出尽可能的接近,所以生成出来图片只是在模仿训练集,而无法生成他完全没有见过的,或新的图片 由于VAE并没有真正的理解和学习如何生成新的图片,所以对于下面的例子,他无法区分两个case的好坏,因为从lost上看都是比7多了一个pixel 所以产生GAN, 大家都知道GAN是对抗网络,是generator和discri…