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
生成对抗网络的安全应用：防伪与数据隐私
1.背景介绍生成对抗网络(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
AI数字人：语音驱动人脸模型Wav2Lip
2020年，来自印度海德拉巴大学和英国巴斯大学的团队，在ACM MM2020发表了的一篇论文《A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In The Wild 》，在文章中，他们提出一个叫做Wav2Lip的AI模型，
大数据机器学习GAN：生成对抗网络GAN全维度介绍与实战
本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。通过本文的理论解释和实际操作指南，读者能够掌握GAN的核心概念，理解其工作原理，学会设计和训练自己的GAN模型，并能够对结果进行有效的分析和评估。生成对抗网络（GAN）是深度学习的一种创新架构，由Ian Goodfellow等人于2
GAN（Generative Adversarial Nets (生成对抗网络)）
②部分，此时判别器D的输入为G(z)，为假图像，但是我们期望的是生成器的效果好，即尽可能的瞒过D，也就是期望D(G(z))尽可能大，越大表示D判定假图像为真实数据的概率越大，也就表明生成器G生成的图像效果好，可以成功的骗过D。在训练的时候，D(G(z))越大越接近于1，y越小，生成器生成的假图越被判
第G7周：Semi-Supervised GAN 理论与实战
🏡 运行环境：电脑系统：Windows 10语言环境：python 3.10编译器：Pycharm 2022.1.1深度学习环境：Pytorch 目录一、理论知识讲解二、代码实现1、配置代码 2、初始化权重3、定义算法模型4、配置模型 5、训练模型该算法将产生式对抗网络(GAN) 拓展到半监督
GAN（生成式对抗网络）简介
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。在未来的发展中，我们可以看到GAN的模型结构和训练方法不断改进，生成模型的质量和多样性不断提高，从而更好地服务于各个领域的应用。GAN在图像生成中的应用最为广泛。GAN在图像生成、文本生成、语音生成等领域都取得
cycle_gan使用教程
cycle_gan
Diffusion——与VAE、GAN的区别
AE与VAE的区别AE通过Encoder产生了一个对输出和输出一一对应的embedding，因此它不具有生成能力；而VAE是通过Encoder将输入投射在一个分布中，我们可以通过控制模型的参数从而控制模型的输出，因此它具有生成能力。VAE、GAN、Diffusion model的区别Diffusio
深度学习7:生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN
生成对抗网络 GAN 的基本原理大白话版本非大白话版本第一阶段：固定「判别器D」，训练「生成器G」第二阶段：固定「生成器G」，训练「判别器D」循环阶段一和阶段二GAN的优缺点10大典型的GAN算法GAN 的13种实际应用
如何利用Java实现 AI 人脸融合特效
如何利用Java实现 AI 人脸融合特效
人工智能(pytorch)搭建模型11-pytorch搭建DCGAN模型，一种生成对抗网络GAN的变体实际应用
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11-pytorch搭建DCGAN模型，一种生成对抗网络GAN的变体实际应用，本文将具体介绍DCGAN模型的原理，并使用PyTorch搭建一个简单的DCGAN模型。我们将提供模型代码，并使用一些数据样例进行训练和测试。最后，我
【CVPR 2023的AIGC应用汇总(4)】图像恢复，基于GAN生成对抗/diffusion扩散模型方法...
【CVPR 2023的AIGC应用汇总(1)】图像转换/翻译，基于GAN生成对抗/diffusion扩散模型方法【CVPR 2023的AIGC应用汇总(2)】可控文生图，基于diffusion扩散模型/GAN生成对抗方法【CVPR 2023的AIGC应用汇总(3)】GAN改进/可控生成的方法10篇1
【AI赋能未来】一文带你了解生成对抗网络（GAN）
⭐近年来，深度学习在很多领域的都取得了突破性进展，但大家似乎发现了这样的一个现实，即深度学习取得突破性进展的工作基本都与判别模型相关。什么意思呢？⭐也就是说，生成模型并没有被好好地运用以释放其潜能。生成模型关注于分析和理解数据背后的生成过程，能够生成与训练数据类似的新样本。生成模型的训练和性能评估发
