转载自 简单介绍了一下GAN和DCGAN的原理.以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo. Ian Goodfellow对GAN一系列工作总结的ppt,确实精彩,推荐:独家 | GAN之父NIPS 2016演讲现场直击:全方位解读生成对抗网络的原理及未来(附PPT) GAN论文汇总,包含code:zhangqianhui/AdversarialNetsPapers CycleGAN是在今年三月底放在arxiv(地址:https://arxiv.org/abs/1703.10…

CMU 和 Facebook 的研究者联合进行的一项研究提出了一种新型无监督视频重定向方法 Recycle-GAN,该方法结合了时间信息和空间信息,可实现跨域转换,同时保留目标域的风格.相较于只关注空间信息的Cycle-GAN,在视频转换中Recycle-GAN的过渡效果更加自然. 项目展示:http://www.cs.cmu.edu/~aayushb/Recycle-GAN/ 该研究提出一种用于视频重定向的无监督数据驱动方法,该方法能够在保持目标域风格不变的基础上,将一个域的连续内容迁移到另一…

目录 pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 环境要求 安装 Train 用已有数据集训练 Test 预训练模型 训练与测试自己的数据集 遇到的问题 Reference pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 环境要求 Linux(ubuntu 16.04) python3.5 Nvidia GPU 1080 Cuda8.0 Cudnn6.0 pytorch搭建比较简单,看这个博客 安装 Install PyTorch 0.4, torchvision, an…

源码地址:https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 数据的读取是比较简单的,cycleGAN对数据没有pair的需求,不同域的两个数据集分别存放于A,B两个文件夹,写好dataset接口即可 fake_A_buffer = ReplayBuffer() fake_B_buffer = ReplayBuffer() # Dataset loader transforms_ = [ transforms.Resize(int(opt.size*1.12…

源码地址:https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 如图所示,cycleGAN的网络结构包括两个生成器G(X->Y)和F(Y->X),两个判别器Dx和Dy 生成器部分:网络整体上经过一个降采样然后上采样的过程,中间是一系列残差块,数目由实际情况确定,根据论文中所说,当输入分辨率为128x128,采用6个残差块,当输入分辨率为256x256甚至更高时,采用9个残差块,其源代码如下, class Generator(nn.Module): def _…

文章地址:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Zhu_Unpaired_Image-To-Image_Translation_ICCV_2017_paper.pdf 代码地址:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 原理: CycleGAN这篇文章的亮点是提出了无需使用成对样本来训练模型的新思路.像pix2pix这类方法则需要成对的数据来训练. 由于在实…

摘要:CycleGAN图像翻译模型,由两个生成网络和两个判别网络组成,通过非成对的图片将某一类图片转换成另外一类图片,可用于风格迁移 本文分享自华为云社区<基于MindSpore的CycleGAN介绍和实现>,作者: Tianyi_Li . 前言 我们这次介绍下著名的CycleGAN,同时提供了基于MindSpore的代码,方便大家运行验证. CycleGAN的介绍 CycleGAN图像翻译模型,由两个生成网络和两个判别网络组成,通过非成对的图片将某一类图片转换成另外一类图片,可用于风格迁移,…

https://github.com/sunshineatnoon/Paper-Implementations…

原文地址:https://arxiv.org/abs/1703.10593 背景——风格迁移 图片生成领域是GAN网络的天下,最近很多人将GAN网络应用到了图像风格迁移领域.这篇论文也是做image to image translation,之前已经有较为成功的网络PIX2PIX了(同一个团队做的),本篇论文的出发点和PIX2PIX的不同在于: PIX2PIX网络要求提供image pairs,也即是要求提供x和y,整个思路为:从噪声z,根据条件x,生成和真实图片y相近的y‘.条件x和图像y是具…

本文来自<Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks>,时间线为2017年3月.本文算是GAN的一个很大的应用里程点,其可以用在风格迁移,目标形变,季节变换,相片增强等等. 1 引言 如图1所示,本文提出的方法可以进行图像风格的变化,色调的变化等等.该问题可以看成是image-to-image变换,将给定场景下的一张图片表示\(x\)变换到另一个图片\(y\),例如:灰度图片到颜…