ASEGAN:WGAN音频超分辨率 这篇文章并不具有权威性,因为没有发表,说不定是外国的某个大学的毕业设计,或者课程结束后的作业.或者实验报告. CS230: Deep Learning, Spring 2018, Stanford University, CA. (LateX template borrowed from NIPS 2017.) 作者:Jonathan Gomes-Selman, Arjun Sawhney, WoodyWang 摘要 本文提出使用Wasserstein(沃瑟斯…

博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 论文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito Koishida 摘要 语音超分辨率(SSR)或语音带宽扩展的目标是由给定的低分辨率语音信号生成缺失的高频分量.它有提高电信质量的潜力.我们提出了一种新的SSR方法,该方法利用生成对抗网络(GANs)和正则化(regularization)方法来稳定GAN训练.生成器网络是有一维卷积核的卷积自编码器,…

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network  2016.10.23 摘要:本文针对传统超分辨方法中存在的结果过于平滑的问题,提出了结合最新的对抗网络的方法,得到了不错的效果.并且针对此网络结构,构建了自己的感知损失函数.先上一张图,展示下强大的结果: Contributions: GANs 提供了强大的框架来产生高质量的 plausible-looking natural…

Face Aging with Conditional Generative Adversarial Network 论文笔记 2017.02.28  Motivation: 本文是要根据最新的条件产生式对抗玩网络(CGANs)来完成,人类老年照片的估计. 主要是做了一下两个事情: 1. 根据年龄阶段,进行照片的老年估计,用 acGAN 网络来完成: 2. 提出一种 隐层变量优化算法(latent vector optimization approach),允许 acGAN 可以重构输入人脸图像…

笔记持续更新中,请大家耐心等待 首先需要大概了解什么是生成对抗网络,参考维基百科给出的定义(https://zh.wikipedia.org/wiki/生成对抗网络): 生成对抗网络(英语:Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习.该方法由扬·古德费洛等人于2014年提出.[1] 生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出…

参考: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1568663805038898&wfr=spider&for=pc Generative Adversarial Network GAN基础和优点 这些惊艳的工作基本都是2016年8月甚至10月以后的,也就是 GAN 被提出两年后.这是因为,虽然 GAN 有非常吸引人的性质,想要训练好它并不容易.经过两年的摸索.思考与尝试,才有了如今的积累和突破. 那么这个非常吸引人的 GAN 是什么样呢.其实 GAN 最初让人“…

Single Image Dehazing via Conditional Generative Adversarial Network Runde Li∗ Jinshan Pan∗ Zechao Li Jinhui Tang† School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology 研究方向: Dehazing,cGAN motivation 对于直接通过算法复原有雾的图像…

DeepPrivacy: A Generative Adversarial Network for Face Anonymization ISVC 2019 https://arxiv.org/pdf/1909.04538.pdf  (个人理解,欢迎指正错误)   Introduction 隐私:整个人脸 可用性:是看起来自然的人 文章基于CGAN架构,模型以被遮蔽敏感信息的人脸为输入,以真实人脸中的若干个关键点为条件信息生成假人脸.合成人脸在匿名的同时保留数据分布,使数据适合于进一步训练深度学…

出处 arXiv.org (引用量暂时只有3,too new)2017.7 SourceCode:https://github.com/RichardYang40148/MidiNet Abstract 以前的音乐生成工作多基于RNN,受DeepMind提出的WaveNet的启发,作者尝试用CNN来生成音乐,确切地说,用GAN来生成音乐,模型称为MidiNet.与Google的MelodyRNN(magenta)相比,在realistic和pleasant上旗鼓相当,yet MidiNet’s…

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=15 前面说了auto-encoder,VAE可以用于生成 VAE的问题, AE的训练是让输入输出尽可能的接近,所以生成出来图片只是在模仿训练集,而无法生成他完全没有见过的,或新的图片 由于VAE并没有真正的理解和学习如何生成新的图片,所以对于下面的例子,他无法区分两个case的好坏,因为从lost上看都是比7多了一个pixel 所以产生GAN, 大家都知道GAN是对抗网络,是generator和discri…

- Alec Radford, ICLR2016 原文:https://arxiv.org/abs/1511.06434 论文翻译:https://www.cnblogs.com/lyrichu/p/9054704.html 代码实现:https://github.com/sunshineatnoon/Paper-Implementations/blob/master/dcgan/dcgan.py ABSTRACT CNN在监督学习上有着很多的成就,但是在非监督学习上却没有大的进展. 作者将CN…

ABSTRACT 在本文中,我们探讨了从线条生成逼真的人脸图像的任务.先前的基于条件生成对抗网络(cGANs)的方法已经证明,当条件图像和输出图像共享对齐良好的结构时,它们能够生成视觉上可信的图像.然而,这些模型无法合成具有完整定义结构的人脸图像,例如眼睛.鼻子.嘴巴等,特别是当条件线图缺少一个或多个部分时.为了解决这一问题,我们提出了一个条件自注意生成对抗网络(CSAGAN).我们在cGANs中引入了条件自注意机制来捕获面部不同区域之间的长范围依赖关系.我们还建立了一个多尺度判别器.大规模判别…

GAN目前是机器学习中非常受欢迎的研究方向.主要包括有两种类型的研究,一种是将GAN用于有趣的问题,另一种是试图增加GAN的模型稳定性. 事实上,稳定性在GAN训练中是非常重要的.起初的GAN模型在训练中存在一些问题,e.g., 模式塌陷(生成器演化成非常窄的分布,只覆盖数据分布中的单一模式).模式塌陷的含义是发生器只能产生非常相似的样本(例如MNIST中的单个数字),即所产生的样本不是多样的.这当然违反了GAN的初衷. GAN中的另一个问题是没有指很好的指标或度量说明模型的收敛性.生成器和鉴别…

import os import torch import torchvision import torch.nn as nn from torchvision import transforms from torchvision.utils import save_image # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 超参数设置 latent_size = 64 h…

本文来自<Wasserstein GAN>,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题. 1 引言 本文主要思考的是半监督学习.当我们说学习概率分布,典型的思维是学习一个概率密度.这通常是通过定义一个概率密度的参数化族\((P_{\theta})_{\theta\in R^d}\),然后基于样本最大似然:如果当前有真实样本\(\{x^{(i)}\}_{i=1}^m\),那么是问题转换成: \[\underset{\thet…

Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About Resume Deep Learning Research Review Week 1: Generative Adversarial Nets Starting this week, I’ll be doing a new series called Deep Learning Research Review. Every couple weeks or so, I’ll be summa…

本文来自<BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks>,时间线为2017年3月.是google的工作. 作者提出一个新的均衡执行方法,该方法与从Wasserstein距离导出的loss相结合,用于训练基于自动编码器的GAN.该方法在训练中会平衡生成器和判别器.另外,它提供一个新的近似收敛测度,快而且稳定,且结果质量高.同时作者提出一种控制图像多样性和可视化质量之间权衡的方法.作者专注于图像生成任务,即使在更高分辨率下也…

0. Introduction 基于纳什平衡,零和游戏,最大最小策略等角度来作为GAN的引言 1. GAN GAN开山之作 图1.1 GAN的判别器和生成器的结构图及loss 2. Conditional GAN 图2.1 CGAN的目标函数 图2.2 CGAN的判别器和生成器的结构图及loss 图2.2来自这里,图2.3是来自论文内部,两者在原理结构上没任何差别. 图2.3 CGAN结构图 如图2.3所示,CGAN相比于GAN在于,其输入部分增加了额外的信息,且此额外信息是固定的,如图像类别或…

本文来自<towards principled methods for training generative adversarial networks>,时间线为2017年1月,第一作者为WGAN的作者,Martin Arjovsky. 下面引用自令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比…

出处:2018 AAAI SourceCode:https://github.com/salu133445/musegan abstract: (写得不错 值得借鉴)重点阐述了生成音乐和生成图片,视频及语音的不同.首先音乐是基于时间序列的:其次音符在和弦.琶音(arpeggios).旋律.复音等规则的控制之下的:同时一首歌曲是多track的.总之不能简单堆叠音符.本文基于GAN提出了三种模型来生成音乐:jamming model, the composer model and the hybri…

论文地址:http://www.interspeech2020.org/uploadfile/pdf/Thu-1-10-5.pdf 基于GAN的回声消除 摘要 生成对抗网络(GANs)已成为语音增强(如噪声抑制)中的热门研究主题.通过在对抗性场景中训练噪声抑制算法,基于GAN的解决方案通常会产生良好的性能.在本文中,提出了卷积循环GAN架构(CRGAN-EC),以解决线性和非线性回声情况.所提出的体系结构在频域中进行了训练,并预测了目标语音的时频(TF)掩码.部署了几种度量损失函数,并研究了它们…

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…

本文来自<Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder>,时间线为2017年2月. 该文很有意思,是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子. 假设给你一张人脸(没有告诉你多少岁)和一堆网上爬取的人脸图像(包含不同年龄的标注人脸但不一定配对),你能给出那一张人脸80岁或者5岁时候的样子么.当然回答不能,当前现有的人脸年龄研究都试图学习一个年龄组间的变换,因此需要配对的样本和标注的询问图片.在本文中,作者从一个…

本文来自<Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks>,是Phillip Isola与朱俊彦等人的作品,时间线为2016年11月. 作者调研了条件对抗网络,将其作为一种通用的解决image-to-image变换方法.这些网络不止用来学习从输入图像到输出图像的映射,同时学习一个loss函数去训练这个映射.这让传统需要各种不同loss函数的问题变成了可以采用统一方法来解决成为可能.作者发现这种方法在基于标签map…

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 Author: Ian Goodfellow • Paper: https://arxiv.org/abs/1701.00160 • Video: https://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems-Conference/Neural-Information-Processing-Systems-Conference-NIPS-2016/Generative-Adver…

Introductory guide to Generative Adversarial Networks (GANs) and their promise! Introduction Neural Networks have made great progress. They now recognize images and voice at levels comparable to humans. They are also able to understand natural langua…

Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection 感知生成对抗网络用于目标检测 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1706.05274.pdf 论文作者:Jianan Li Xiaodan Liang Yunchao Wei Tingfa Xu Jiashi Feng Shuicheng Yan 论文级别:CVPR 2017 摘要 小目标检测非常具有挑战性,因为小目标具有低分辨率和噪点存…

Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection 2017CVPR 新鲜出炉的paper,这是针对small object detection的一篇文章,采用PGAN来提升small object detection任务的performance. 最近也没做object detection,只是别人推荐了这篇paper,看了摘要觉得通俗易懂就往下看了...最后发现还是没怎么搞懂,只是明白PGAN的模型.如果…

[前言]      本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(Generative Models)中生成对抗网络(Generative Adversarial Network)的研究与发展.作者按照GAN主干论文.GAN应用性论文.GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络. 本文涉及的论文有: Goodfellow Ian, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adver…

论文地址:MelGAN:条件波形合成的生成对抗网络 代码地址:https://github.com/descriptinc/melgan-neurips 音频实例:https://melgan-neurips.github.io/ 配有MelGAN解码器的音乐翻译网络:https://www.descript.com/overdub 摘要 以前的工作(Donahue等人,2018a:Engel等人,2019a)已经发现用GAN生成相干的原始音频波形是一个挑战.在本文中,我们证明了通过引入一系列结…