最近这一个月有三在知识星球里分享GAN在底层的图像处理中的相关应用，预计会再持续一个月，下面我们对其中的各个方向简单做一些介绍。作者&编辑 | 言有三1 GAN与图像降噪图像在产生和传输过程中都会受到噪声的干扰，因此图像降噪是一个非常基础的问题，生成式模型GAN在捕捉噪声的分布上有天然的优势。有三AI知识星球-网络结构1000变GAN-CNN Based Blind Denoiser
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：
Image Generator - Drawing Cartoons with Generative Adversarial Networks 作者 | Greg Surma 翻译 | GAOLILI 校对 | 酱番梨 审核 | 约翰逊 · 李加薪 整理 | 立鱼王 原文链接： ht
文章目录1、导入需要的库2、导入数据集2.1 读入文件夹中的图片2.2 初始化导入的图片2.3 构建数据集对象3、构建DCGAN网络3.1 建立生成器3.2 建立判别器3.3 实例化判别器和生成器4、建立损失函数4.1 生成器损失函数4.2 判别器损失函数5、初始化优化器6、定义梯度下降过程7、将生成的多张图像放到一个图里并保存8、训练 1、导入需要的库import os
import nump
在 Disco Diffusion 官方说明的第一段，其对自身是这样定义： AI Image generating technique called CLIP-Guided Diffusion。DD 是通过 CLIP 来进行图文匹配，引导 AI 进行图像生成的技术，通过 Diffusion 持续去噪去生成图像的，而在整个过程中，CLIP 不断地评估图像和文本之间的距离，来为生成图像的整体方向进行指
文章目录一：数字图像的生成与表示（1）图像信号的数字化（2）数字图像类型二：数字图像的数值描述（1）常用坐标系（2）数字图像的数据结构（3）常用图像格式A：JPEG格式B：GIF格式C：TIFF格式D：PNG格式E：BMP格式（4）BMP位图文件A：位图文件头（BITMAPFILEHEADER）B：位图信息头（BITMAPINFOHEADER）C：调色板（RGBQUAD）D：图像数据（DATA）
摘要大多数现有的基于Transformer的网络架构用于视觉应用，但需要大规模数据集来正确训练。然而，与用于视觉应用的数据集相比，用于医学成像的数据样本数量相对较低，使得难以有效地训练用于医学应用的Transformer。为此，我们提出了一个门控轴向注意（Gated Axial-Attention）模型，该模型通过在自注意模块中引入额外的控制机制来扩展现有的体系结构。此外，为了在医学图像上有效地训
图片转文字怎么转？相信刚进入职场的小伙伴都遇到过这样的问题。毕竟，在工作中，有时候只是需要提取图片中的一些文字，就像老板发了一组图片要求你将它们整理成文件，这个时候你知道要怎么转换吗？今天教你三种转换方法，让你快速将图片转为文字，如果你恰好需要进行图片转文字的话，那么就跟我一起往下看看吧~方法一：使用“图片转换器”实现图片转文字迅捷图片转换器是一款支持多种图片格式相互转换的工具，但它不仅可以转换图
**CycleGAN及非监督条件图像生成技术简介**图像风格迁移技术逐层图像特征提取保证内容一致性保证风格一致性惩罚因子非监督条件图像生成CycleGAN框架理解StarGAN框架理解StarGAN应用实例公共映射空间映射训练共享编码器与解码器加入领域判别器ComboGANXGAN非监督条件图像生成技术复现CycleGAN论文人脸——动漫脸转换代码编写二次元发色转换总结参考文献 图像风格迁移技术
图片生成GAN (Generator adversarial networks)生成对抗网络。生成器(G)生成图片，判别器(D)判别图片的真伪。一般定义原始样本作为D的输入，则D输出为真(1)，G的输出作为D的输入，D的输出为假(0)。loss function生成器(G)的loss函数为D(G(z))与1的交叉熵。即生成器的训练期望是使判别起认为自己生成的图像是原始样本。 判别器(D)的loss
GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是： G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。 D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就
昇腾AI应用，探索人工智能的无限可能，使能千行百业 卡通图像生成概述卡通图象生成网络结构如下，以Generative Adversarial Networks(GAN)为基础，其架构包括一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator），通过迭代训练两个网络（即生成器和判别器），由判别器提供的对抗性损失可以生成卡通化的结果。同时将生成器替换为自编码结构，使得生成器具有更强的
GAN[2,3]的出现使得图像生成任务有了长足的进步。一些比较好玩的任务也就应运而生，比如图像修复、图像超清化、人脸合成、素描上色等。今天我们将介绍一种更加复杂的应用，那就是基于文本生成图像。本文是文献[1]的阅读笔记。背景首先，我们要了解GAN是什么，简而言之，GAN是一种“道高一尺魔高一丈”的博弈算法，算法分为两个模块，生成器和判别器。生成器负责生成合理的样本，判别器负责判断生成的样本合理与否
图像描述（image caption）历年突破性论文总结图像描述(image caption)顾名思义，图像描述是指以图像为输出，通过模型和计算来输出对应图像的自然语言描述。如下图所示，输出的自然语言是“A person riding a motorcycle on a dirt road.“ 。这一领域是结合了人工智能两大方向：计算机视觉和自然语言处理。从2015年的论文：Show and Te
评价指标Inception Score（IS）计算这个 score 需要用到 Inception Net-V3，评价一个生成模型，需要考虑两个方面的性能：是否清晰。是否多样。生成的图片不够清晰，说明生成模型表现欠佳。而如果生成的图片不够多样的话，只能生成有限的几种图片，即陷入了 mode collapse，也说明模型表现欠佳，如下图只学到了其中的一个分布。IS 的评价方法如下：把生成的图
AIGC，这个当前的现象级词语。本文尝试从文生图的发展、对其当前主流的 Stable Diffusion 做一个综述。以下为实验按要求生成的不同场景、风格控制下的生成作品。概述▐ 技术演进一：昙花初现 GAN 家族GAN 系列算法开启了图片生成的新起点。GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）
GAN生成对抗网络是近几年来最酷的技术，可以做到影像生成。 GAN中的生成器是输入任意一个向量，输出一张图像。输入向量的每个值可能代表着输入图像的某个特征。GAN不但有生成器，还有一个判别器。输入一张图像，然后对这张图像进行评价这张图像是否真实。 生成器和判别器不断对抗而进化，生成器为了骗过生成器而不断生成更逼真的图像，而判别器也会不断进化使得能够判断出生成器生成的图片。 首先初始化生成器和判别器
2021年1月，OpenAI 推出 DALL-E。这是 GPT 模型在图像生成方面的人工智能应用。其名称来源于著名画家、艺术家萨尔瓦多 • 达利（Dalí）和机器人总动员（Wall-E）。DALL-E 图像生成器，能够直接根据文本描述生成多种艺术风格的高质量图像，让机器也能拥有顶级画家、设计师的创造力。本期 Azure OpenAI 官方指南，为您详解 DALL-E 的图像生成功能、安全
ProGAN的结构ProGAN也是用于图像生成的一种生成对抗网络。在原始GAN 以及一些GAN变体中，都是对搭建好的整个网络(包括生成器和判别器)直接进行训练。而ProGAN的独特之处在于采用了逐步增长的方式，如下图所示：
具体来说，生成器最开始只有一层，用于生成分辨较低的图像，比如图中的44；此时判别器也只有一层，将生成的44的图片和真
1. Aurora 2019Aurora 2019是此列表中的最新HDR软件。建议初学者和高级用户使用该软件，因为它非常易于使用，并且具有许多可编辑的设置。 系统要求: Windows & Mac 2. EasyHDR它需要进行一些修补才能使颜色正常显示。虽然它没有Aurora那样多的选项，但是它渲染最终图像的方式受到了很多关注。系统要求：Windows & M
本文将分 2 期进行连载，共介绍 16 个在图像生成任务上曾取得 SOTA 的经典模型。第 1 期：ProGAN、StyleGAN、StyleGAN2、StyleGAN3、VDVAE、NCP-VAE、StyleGAN-xl、Diffusion GAN第 2 期：WGAN、SAGAN、BIG-GAN、CSGAN、LOGAN、UNet-GAN、IC-GAN、ADC-GAN本期收录模
