生成对抗网络在AI艺术展览中的创新与挑战【附保姆级代码】
AI艺术作为一个新兴的领域，正以其独特的方式改变着我们对艺术的认知与创造。通过技术的不断进步与应用，AI艺术将在未来继续蓬勃发展，为人类的文化生活带来新的可能性。在接下来的岁月中，我们期待着更多跨学科的合作、技术的创新以及更深层次的艺术探讨，AI艺术将在这个过程中不断演变，展现出更加丰富的内涵和形式
SRGAN：使用生成对抗网络对图像进行超分辨率重构
Python、Pytorch、人工智能、深度学习、图像重构、超分辨率、SRGAN
图像生成（Text-to-Image）发展脉络
图像生成（文生图）发展脉络梳理
深入探讨生成对抗网络（GANs）：颠覆传统的AI创作方式
生成对抗网络（GANs）作为一种创新的生成模型，正在不断推动人工智能的发展。通过对抗训练的机制，GANs不仅在图像生成领域取得了显著的进展，也在其他多个领域展现出巨大的潜力。随着技术的不断进步，GANs将在未来的智能创作中发挥更加重要的作用。
【机器学习】生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)详解
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)是一种全新的生成模型架构,由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GANs通过对抗训练的方式,能够从噪声分布中生成逼真的数据样本,在图像生成、语音合成、数据增广等领域展现出巨大的潜力。本文将详细介绍
利用 VAE、GAN 和 Transformer 释放生成式 AI
生成式人工智能是人工智能和创造力交叉的一个令人兴奋的领域，它通过使机器能够生成新的原创内容，正在彻底改变各个行业。从生成逼真的图像和音乐作品，到创建逼真的文本和身临其境的虚拟环境，生成式人工智能正在推动机器所能实现的界限。在这篇博客中，我们将踏上探索生成式人工智能与VAE、GAN和Transform
生成对抗网络的安全应用：防伪与数据隐私
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)是一种深度学习模型，由伊甸园大学的伊戈尔· goods玛·古德尼克(Ian J. Goodfellow)等人于2014年提出。GANs由两个神经网络组成：生成网络(Generator)和判别网络(Discrimi
【高录用、快见刊 | 往届有cpci、cnki检索记录】第九届现代管理、教育与社会科学国际学术会议（MMET2024）
第九届现代管理、教育与社会科学国际学术会议将于2024年09月20-22日在中国厦门召开。会议主要围绕会议主要围绕“现代管理”“教育”“社会科学”等研究领域展开讨论。
不同生成式AI模型的优缺点（GAN，VAE，FLOW）
GAN，VAE、FLOW、自回归模型优缺点
【深度学习】AI修图——DragGAN原理解析
上一篇，我们讲述了StyleGAN2。这一篇，我们就来讲一个把StyleGAN2作为基底架构的DragGAN。DragGAN的作用主要是对图片进行编辑，说厉害点，可能和AI修图差不多。这篇论文比较新，发表自2023年参考代码：https://github.com/skimai/DragGANAI修图
深度神经网络——什么是生成式人工智能？
生成式人工智能最近引起了很大的关注。该术语用于指依赖无监督或半监督学习算法来创建新的数字图像、视频、音频和文本的任何类型的人工智能系统。麻省理工学院表示，生成式人工智能是过去十年人工智能领域最有前途的进展之一。通过生成式人工智能，计算机可以学习与输入相关的基本模式，从而使它们能够输出类似的内容。这些
【GAN】基础原理讲解及代码实践
生成式对抗网络（GAN ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）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。
条件生成对抗网络（cGAN）在AI去衣技术中的应用探索
生成器G根据随机噪声和条件变量生成去衣后的图像，而判别器D则判断生成的图像是否真实且符合指定的条件。在训练过程中，生成器和判别器通过竞争和合作的方式，共同优化一个损失函数，使得生成的图像既真实又符合给定的条件。随着深度学习技术的飞速发展，生成对抗网络（GAN）作为其中的一个重要分支，在图像生成、图像
Real-ESRGAN超分辨网络
超分辨率论文阅读—Real-ESRGAN(2021ICCV) - 知乎Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data-----阅读阶段_MengYa_DreamZ的博客-CSDN博客虽然
【人工智能图像补全复现】基于GAN的图像补全
本文解析和实现论文Globally and Locally Consistent Image Completion中的相关方法。论文亮点在于使用全局（整张图片）和局部（缺失补全部分）两种鉴别器来训练，并运用GAN使生成图像在各个尺度的特征与真实图像匹配。关键词：GAN；图像补全；多种鉴别器训练。
迈向生成式几何 AI
近年来，能动人工智能取得了显著的进步，使机器能够生成图像、文本甚至音乐。然而，仍然缺少一些数据模式。那就是几何事物的生成。本篇注意这个事情并给出观点。
AIGC 综述 2023：A History of Generative AI from GAN to ChatGPT
最近，ChatGPT，DALL-E-2[1,2021] 以及 Codex[2,2021]一起受到了社会的广泛关注。因此，许多人已经开始对相关的资源感兴趣，并正在寻求揭示其令人印象深刻的表现背后的背景和秘密。事实上，ChatGPT和其它生成人工智能（GAI）技术属于人工智能生成内容（AIGC）的范畴，
PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现
CycleGAN 是一种用于无监督图像转换的深度学习模型，它通过两个生成器和两个判别器的组合来学习两个不同域之间的映射关系。CycleGAN 引入循环一致性损失，确保图像转换是可逆的，从而提高生成图像的质量。通过对抗训练和循环一致性损失，CycleGAN 可以实现在没有配对标签的情况下进行图像域转换
AI数字人：sadtalker让照片开口说话
西安交通大学也开源了人工智能SadTalker模型，通过从音频中学习生成3D运动系数，使用全新的3D面部渲染器来生成头部运动，可以实现图片+音频就能生成高质量的视频。通过人脸图像和一段语音音频生成说话的头部视频仍然包含许多挑战。即不自然的头部运动、扭曲的表情和身份修改。研究团队认为这些问题主要是因为
人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN),并手写数字生成中项目中应用，生成对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，在手写数字生成方面具有广泛的应用前景。通过生成逼真的手写数字图像，GAN可以用于数据增强、图像修复、风格迁
