概述 在所有生成模型中，GAN属于 “密度函数未知，直接硬train” 的那一类，和密度函数可定义的PixelRNN/CNN以及变分自编码器VAE有本质区别。假设现在我们想做人脸的生成任务。我们希望能找到人脸图像的真实分布，这样直接在这个分布上随便取点，得到的都是人脸的图像。但是分布非常复杂，且无法知道。所以，我们考虑用一个简单的分布和一个映射，将这个简单的分布映射到真实的分布。我们使用神经网络来
反应物的消耗与生成物的聚积通过两种方式影响燃料电池的性能统称为质量传输损耗，简要说明如下： 1.能斯特损耗。根据浓度差可以推断，燃料电池的可逆电动势将会下降。 2.反应损耗。因为反应物浓度的降低，反应速率的损耗将会增加。 扩散系数消耗与生成物的聚积通过两种方式影响燃料电池的性能统称为质量传输损耗，简要说明如下： 1.能斯特损耗。根据浓度差可以推断
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2024-04-29 17:56:12
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背景图像生成领域最常见生成模型有GAN和VAE，2020年，DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model）被提出，被称为扩散模型（Diffusion Model），同样可用于图像生成。近年扩散模型大热，OpenAI、Google Brain等相继基于扩散模型提出的以文生图，图像生成视频生成等模型。原理介绍扩散模型：和其他生成模型一样，实现从噪声（采样自标
GAN的全称是 Generative Adversarial Networks，中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法，巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。1 GAN的原理 GAN的基本原理很简单，其由两个网络组成，一个是生成网络G（Generator） ，另外一个是判别网络D（Discriminator）。它们的功能分别是： 生成网络G：负责生成图片，它接收一个随机的
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2024-03-01 15:39:33
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文章目录一、Typical GAN二、WGAN三、Improved GAN (WGAN-GP)四、Conditional GAN(CGAN)五、CycleGAN六、?DCGAN参考文章 论文连接： 必读的10篇关于GAN的论文 方法通俗含义对抗学习找对手互怼GAN自监督学习自己找标签学习GAN、word2vec弱监督学习学校拧螺丝、工作造火箭CAM（可解释性分析）半监督学习标签不够多、不够难、
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2024-08-15 16:23:58
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常见的生成模型（Generative Models）如 GAN、VAE 和基于流( Flow-based )的模型。他们在生成高质量样本方面取得了巨大成功，但每个都有其自身的局限性。 GAN 因其对抗性训练性质，其训练过程难以收敛以及生成多样性欠佳。 VAE 依赖于替代损失（surrogate loss）。流模型必须使用专门的架构来构建可逆变换。扩散模型( Diffusion Models )的灵
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2024-05-10 19:44:12
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看了几篇博文，简单记录一下GAN网络（generative adversarial nets 生成式对抗网络）定义GAN网络起源于博弈理论，博弈的双方分别是生成式模型（G）和判别式模型（D）生成式模型的输入是一组服从某一分布的噪声，生成一个类似真实训练数据的样本；判别式模型的输入就是生成式模型的输出，判别式模型的目的是判断这个生成的样本是不是来自于训练数据（概率）；有点类似于G是用纸生成假钞，力求
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2024-08-02 09:19:15
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在前四篇文章中，我们探讨了深度神经网络、CNN、Transformer和深度强化学习。本文将转向生成模型的精彩世界，重点介绍生成对抗网络(GAN)和扩散模型(Diffusion Models)这两大生成式AI的核心技术。我们将从基础理论出发，逐步构建DCGAN、StyleGAN，最终实现Stable Diffusion的核心组件。生成对抗网络基础GAN基本架构import tensorflow a
简介生成对抗网络（Generative adversarial networks）是深度学习领域的一个重要生成模型，当然还有其他的生成模型，比如VAE和其他GAN变种模型 。 为什么叫做生成对抗网络。是因为GAN的主要结构包括一个生成器G（Generator）和一个判别器D（Discriminator）。下面以生产图片为例进行分析生成网络接收一个随机的噪音数据（一般服从正态分布），生成图片，记作G
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2024-04-26 11:27:42
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生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）主要通过模型中两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出判别模型的任务就是判断一个实例是真实的还是由模型生成的；生成模型的任务就是生成一个实例来骗过判别模型，两个模型相互对抗，最后会达到一个平衡，即生成模型生成的实例
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2024-03-16 16:56:08
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生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-)一、GAN原理介绍说到GAN第一篇要看的paper当然是
大型文本生成图像模型已取得显著进展，有能力从给定的文本提示中生成高质量和多样化的图像。然而，给定目标个体的
原创
2024-08-07 14:52:57
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之前是基于diffusion扩散模型/GAN生成对抗方法1、Bitstream-Corrupted JPEG Images are Restorable: Two-stage Compensation and Alignment Framework for Image Restoration本文研究JPEG图像恢复问题，即加密比特流中的比特错误。比特错误会导致解码后的图像内容出现不可预测的色偏和块
原创
2024-07-31 11:29:19
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1. 生成（Generator）模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据。 比如让模型学习很多动物图片，最终计算机就可以自行生成动物图片了 训练完成后，即使没有NN Encoder，输入一段Code，也可以使用NN Decoder生成相关图片但是，现有的评价方式，比如计算生成图片与标准图片逐像素的平方距离，无法有效地判断2. GAN （Generative Adversarial Network
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2024-03-22 15:56:20
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本篇文章主要是生成对抗网络的衡量指标进行介绍，尤其是当生成对抗网络用于(医学图像增强)，我们应该用何等方法进行衡量。常见的 GAN 衡量指标有可视化查看，以及定量数值分析 Inception Score(IS), Fréchet Inception Distance(FID) 等等方法。同时当GAN用于图像数据增强时，我们还可以将应用 GAN 生成图片，对图像数据增强的效果作为衡量指标，比如用于
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2024-03-08 22:56:26
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cGAN = conditional GAN 也是最基础的GAN模型，和GAN原文同时发表在NIPS2014上面。事实上，cGAN在GAN的基础上并没有做很大的改动，下文会主要分析一下cGAN的改动。先按照国际惯例，放论文链接：~~~ 如果还不熟悉GAN算法的，可以看我的上一篇博文。 前面说到GAN的缺点：而cGAN的出现，解决了上面的这样一个问题。 基本的GAN流程如上图，cGAN的做法就
最近一直在看GAN，我一直认为只有把博客看了一遍，然后再敲一遍。这样才会有深刻的感悟。 GAN（生成式对抗网络）（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，分布在无监督学习上。分成两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）。简单来说就是：两个人比赛，看是&nb
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2023-08-12 20:03:08
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不小心删掉的，补上。生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的原理是什么？以生成图片为例，比较容易说明。假设有两个网络，生成网络G（Generator）和鉴别网络D（Discriminator）。那么：G是一个图片的生成网络，输入一个随机的噪声z，通过它生成图片，记做G(z)；D是一个图片的鉴别网络，确认一张图片是不是“真实”。它的输入参数
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2024-04-04 10:05:36
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GAN是一种特殊类型的多层前馈神经网络。整体上看，它就是一个多层前馈神经网络；分开来看，其包含生成器（Generator）与判别器（Discriminator）两个网络（多层前馈神经网络）。GAN属于生成模型，它的主要作用就是生成与训练数据相似的数据。GAN的核心思想：GAN之所以能够生成与训练数据相似的数据，是因为有生成器，生成器就是负责生成样本的。而判别器是负责判定生成器生成的数据质量高低与否
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2024-03-27 22:56:14
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本文利用通俗易懂的语言对生成对抗网络（GAN）进行介绍，包括技术背景、原理、应用场景、未来发展趋势等。一、技术背景生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种生成模型，由Goodfellow等人在2014年提出。相比于其他生成模型，GAN具有更高的生成能力和更好的生成效果，因此受到了广泛的关注和研究。GAN的基本思想是通过让两个神经网络相互对抗，从而
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2023-06-14 15:40:11
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