包含标签：GAN 的文章
-
生成对抗网络（GAN）详解与实例
GAN介绍 理解GAN的直观方法是从博弈论的角度来理解它。GAN由两个参与者组成，即一个生成器和一个判别器，它们都试图击败对方。生成备从分巾中狄取一些随机噪……admin 2023-09-01
-
Stable Diffusion原理详解
Stable Diffusion原理详解 最近AI图像生成异常火爆，听说鹅厂都开始用AI图像生成做前期设定了，小厂更是直接用AI替代了原画师的岗位。这一张张丰富细腻、风格…… -
对抗生成网络GAN系列——CycleGAN简介及图片春冬变换案例
🍊作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题 🍊往期回顾：对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例 对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及…… -
从零使用GAN（生成对抗网络）进行图像生成
目录 前言 导入所需包 基本参数配置 导入数据集 定义生成器与判别器 初始化生成器和判别器 定义损失函数 开始训练 绘制损失曲线 真假对比 前言 本项目使…… -
#萌新日志#3.使用pix2pix CycleGAN和3d CycleGAN实现T1和T2加权模态的互转
#萌新记录某些日子的学习经历。# 前言 以GAN为基础的生成式对抗网络从抽象的角度来说是结合一组图像的风格和另一组图像的内容，或者说实现将…… -
万物皆可GAN之初试pytorch神经网络
文章目录 前言 2.1MNIST图像数据集 2.2获取MNIST数据集 2.3数据预览 2.4简单的神经网络 2.5可视化训练 2.6MNIST数据集类 2.7训练分类器 2.8查询神经网络 2.…… -
零基础学习之万物皆可GAN学习路线
1.python 那本蟒蛇书看前10章就够用了，学学语法会调包就行了，学术研究和开发不一样 我其实不推荐看视频，太墨迹，没必要，直接看书或者看手册就行 如果真的…… -
现实照片一键动漫化,打造专属自己的漫画脸—— AnimeGAN v2 C++推理
前言 AnimeGAN是来自武汉大学和湖北工业大学的AI项目，是由神经网络风格迁移加生成对抗网络（GAN）而成，它是基于CartoonGAN的改进，并提出了一个更加轻量……