生成对抗网络的理念由Goodfellow于2014年提出的，它的发展历程只有六年，却对人工智领域带来了极大的冲击。 GAN的博弈过程，就是使用生成器制造的数据分布来拟合真实的数据分布。...在定义DCGAN中的生成网络和判别网络时，通过增加ReLU、Sigmoid等激活函数用于参数处理、图像分类等工作。...图4.5 实验一生成器和判别器损失函数图像 以上实验结果分析可知，随着训练周期的提升，DCGAN生成的图像质量不断提高，但动漫人物面部存在畸变，图像整体色彩发灰的问题。...DCGAN模型测试 使用同一组超参数对测试集进行训练，图像生成效果与训练集基本一致，使用第四次实验的第97 个训练周期DCGAN模型进行测试，选取4组图像，如下图所示： ?...（2）增加网络模型深度。可以使生成的图片细节更加完善，图片质量清晰，虽然目前实验环境有限制，但是生成更加清晰的动漫图像可以扩展其使用范围，更加满足动漫创作者的需求。 （3）改善生成图像质量。
生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一，目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。 GAN这种全新的技术在生成方向上带给了人工智能领域全新的突破。...在之后的几年中生GAN成为深度学习领域中的研究热点，近几年与GAN有关的论文数量也急速上升，目前数量仍然在持续增加中。...使用一个性能不错的判别器，G不断生成“假数据”，然后给这个D去判断。开始时候，G还很弱，所以很容易被判别出来。但随着训练不断进行，G技能不断提升，最终骗过了D。...而在判别器中对所有层均使用LeakyReLU，在实际使用中尤其适用于高分辨率的图像判别模型。这些激活函数的选择是研究者在多次实验测试中得出的结论，可以有效使得DCGAN得到最优的结果。 2....五、实现DCGAN 1. 任务目标 实现DCGAN，并利用其合成卡通人物头像。 2. 数据集 样本内容：卡通人物头像 样本数量：51223个 3.
人工智能生成内容（AIGC，AI-Generated Content）在图像生成领域取得了显著的进展。...2.1 风格迁移的基本原理风格迁移算法通常包括以下步骤：提取特征：使用预训练的CNN模型（如VGG-19）提取内容图像和风格图像的特征。定义损失函数：包括内容损失、风格损失和总变差损失。...优化图像：通过最小化损失函数，不断更新生成图像的像素值。...判别器负责判断输入图像是真实的还是生成的。在训练过程中，生成器和判别器通过对抗性训练不断优化，使生成的图像逐渐接近真实图像。4....实际应用：将图像生成技术应用于更多实际场景，如艺术创作、游戏设计、虚拟现实等领域。随着技术的不断进步，AIGC图像生成技术将变得更加成熟，应用前景也将更加广阔。
前言 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是近年来人工智能领域的一个重要突破。...在训练过程中，生成器和判别器相互对抗：生成器不断改进生成样本的质量，以期骗过判别器；判别器则不断提高其鉴别能力，以更好地区分真实样本和生成样本。...DCGAN使用卷积神经网络（CNN）来替代传统GAN中的全连接网络，显著提高了生成图像的质量和稳定性。...DCGAN的关键特性包括： 使用卷积层和反卷积层：生成器使用反卷积层来上采样，判别器使用卷积层来下采样。...GAN的诞生和发展不仅推动了生成模型的研究，还激发了人们对机器学习算法的思考和创新。随着计算资源的增加和算法的改进，GAN的应用场景将不断扩展，其在生成和处理复杂数据方面的潜力也将逐步释放。
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来自复旦大学、同济大学、卡内基梅隆大学和石溪大学共6位学生（其实本科都在复旦）搭建了一个利用人工智能自动生成精美动漫角色的网站 MakeGirls.moe。 ?...2015年Soumith Chintala等人开发DCGAN后不久，就有人将DCGAN应用到了生成动漫角色当中，出现了ChainerDCGAN、IllustrationGAN和AnimeGAN等，三者分别使用了...而在优化生成器的过程中，受ACGAN的启发，不仅向生成器提供了标签数据，连“噪声”数据也一并提供，之后再为判别器增加多标签分类功能。 下面展示一下效果—— ? ?...问题仍出在数据集中，由于训练数据中各个属性（发色、发型、眼镜、帽子等）的数量分布不均匀，某些属性的生成并不理想（例如眼镜和帽子常常不能生成） ，如果将某些罕见的属性组合，生成的图片甚至会崩溃（例如帽子+...也许当增加数据集的数量，训练出的模型生成图片质量可以进一步提高。雷锋网认为，按照此趋势AI或许在不久将替代掉插画师的一部分工作。
计算机视觉，尤其是人脸识别、生成这块是最近的热点。Github 用户 saikatbsk 做了一个项目，使用深度卷积生成对抗网络进行图像补完，取得了非常不错的效果。 ?...右上角是原始图像，右下角是系统补完的结果 saikatbsk 使用的方法还是借助了生成对抗网络 GAN 的力量。...判别器 D 再次调整其参数，让输出 D（G(Z)）大（遵循预先定义函数的梯度）。但是，G（Z）会不断训练自己生成更加自然、真实的图像，以“骗过”判别器 D。...方法是通过对每个生成样本采用 D w.r.t Y 的梯度来实现。 作者 saikatbsk 使用包含印度演员图像的数据集训练网络。...DCGAN：深度卷积生成对抗网络的无监督学习 从 saikatbsk 的介绍里可以看出，他使用的方法应该借鉴了 DCGAN。
生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一，目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。 GAN这种全新的技术在生成方向上带给了人工智能领域全新的突破。...在之后的几年中生GAN成为深度学习领域中的研究热点，近几年与GAN有关的论文数量也急速上升，目前数量仍然在持续增加中。...使用一个性能不错的判别器，G不断生成“假数据”，然后给这个D去判断。开始时候，G还很弱，所以很容易被判别出来。但随着训练不断进行，G技能不断提升，最终骗过了D。...批归一化的目标则是为了解决这一问题，通过对每一层的输入进行归一化处理，能够有效使得数据服从某个固定的数据分布。 使用恰当的激活函数。在DCGAN网络框架中，生成器和判别器使用了不同的激活函数来设计。...而在判别器中对所有层均使用LeakyReLU，在实际使用中尤其适用于高分辨率的图像判别模型。这些激活函数的选择是研究者在多次实验测试中得出的结论，可以有效使得DCGAN得到最优的结果。 2.
现在，多伦多大学教授 Shahrokh Valaee 和他的团队设计了一种 AI 医疗领域中的新方法：使用生成对抗网络创建的 X 射线影像来增强 AI 训练集。...Shahrokh Valaee 教授和他的团队设计了一种新方法：使用机器学习创建计算机生成的 X 射线影像以增强 AI 的训练集。 ?...在每个象限的左侧是一张真实的病人 X 射线胸透影像，其旁边是由 DCGAN 生成的合成 X 射线影像。在 X 射线影像的下方是对应的热图，是机器学习系统观察影像后得到的。...但对于某些罕见疾病，并没有让这些系统正常工作而必要的数千张标记图像。」 为了创建这些人工 X 射线影像，该团队使用了称为深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的 AI 技术，来生成和不断提升模拟图像。...「我们的实验表明，由 DCGAN 生成的人工数据可以用于增强真实数据集，」Valaee 说。「这为我们提供了更多的训练数据，并提升了这些系统在识别罕见疾病上的性能。」
以下是 Facebook 人工智能研究室主任杨立昆（Yann LeCun）对 GAN 的看法： 生成对抗网络（GAN）是过去十年机器学习中最有趣的想法。...如你所见，DCGAN 无法表征它们，而使用改进的 DCGAN，你至少可以看到有一些像小狗一样的东西。这也暴露了 GAN 的另一个局限，即生成结构化的内容。...你也许想要使用改进的 DCGAN，如果： 你想要一个改进版本的 DCGAN（我确信你原本不指望：P）以生成更高分辨率的图像。...换句话说，损失函数与图像质量不相关。这是一个头痛的大问题，因为： 你需要不断查看样本，以了解你的模型是否在正确训练。 你不知道何时应该停止训练（没有收敛）。...：https://ishmaelbelghazi.github.io/ALI/ 交互式图像生成：https://arxiv.org/abs/1512.09300 使用 GAN 增加图像质量：https:
DCGAN是第一个使用全卷积网络做数据生成的GAN，生成器和判别器都采用了4层的网络结构。...对于判别器来说，刚开始没有学习，因此性能很差，随着训练进行，判别器的损失降低。但是因为生成器的性能在不断提升，所以一段时间之后，判别器的损失可能又会增加，不过在这个实验中不明显。...从上图结果来看，随着训练的进行，逐渐生成了许多有意义且非常逼真的样本。不过最终生成的图像仍然有一部分效果很差，这是因为DCGAN本身模型性能所限，后续可以使用更好的模型进行改进。...标准的GAN如DCGAN等并不能控制生成的图片的效果，条件GAN(CGAN)则使用了条件控制变量作为输入，是几乎后续所有性能强大的GAN的基础。...DCGAN为代表的网络生成的图片分辨率太低，收敛过程容易不稳定，LAPGAN是一个级连的结构，可以从粗到精生成更高分辨率的图像。
判别器的输入为真实图像或生成网络的输出图像，其目的是将生成器的输出图像从真实图像中尽可能分辨出来。而生成器则要尽可能地欺骗判别器。两个网络相互对抗、不断调整参数，提升自己的能力。...为了提高生成样本的质量和网络的收敛速度，论文中的 DCGAN 在网络结构上进行了一些改进： 取消 pooling 层：在网络中，所有的pooling层使用步幅卷积（strided convolutions...feature map的基础通道数量，生成器中所有的feature map的通道数量都是基础通道数量的倍数 df_dim = 64 # 判别器的feature map的基础通道数量，判别器中所有的feature...，需要用随机采样值生成全尺寸图像，dcgan使用转置卷积层进行上采样，在Fluid中，我们调用 fluid.layers.conv2d_transpose 实现转置卷积。...本文中，我们利用DCGAN生成了手写数字图片，您可以尝试更换数据集生成符合个人需求的图片，完成您的图像生成任务，快来试试吧！
生成对抗网络由两个相互竞争的神经网络模型组成，就好比周伯通的左右手。一个神经网络（生成器）不断学习怎样生成新的样本以欺骗判别器，另一个网络（判别器）则不断学习怎样区别生成样本数据和真实数据。...Neural Face使用了Facebook 人工智能研究团队开发的深度卷积神经网络（DCGAN）。...举个例子，当神经网络第一次作出图像识别时，它会认为这张图有40%的可能是一只小狗，而经过一轮处理后，神经网络就会认为可能性增加到了60%。这个过程会不断重复，直到输入图片已被修改得非常像一条狗了。...凭借此技术，我们可以将一段视频中的动物换成另一种动物，或者将图片里的季节换成另一季节。 该应用的核心在于，使用一组训练图像对来学习映射输入和输出图像。然而，在许多情况下，配对训练图像并不容易获得。...在该论文中 （https://arxiv.org/pdf/1609.03552v2.pdf），作者提出一种使用生成对抗网络，从数据中直接学习自然图像流形的方法。
Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法。本文以在图像领域表现效果较好的GAN衍生模型DCGAN为基础，带大家全面了解一下GAN的算法。...通过不断的训练，作假的生成模型生成的数据越来越像真的，以此同时，鉴别真伪的判别模型的鉴定能力也越来越强。...CNN技术在图像技术上的优势，构建了表现良好的DCGAN架构。...通过不断的迭代，当生成器和判别器的损失函数收敛后，即可得出稳定的生成器和判别器。 相对于其他CNN图像识别算法，DCGAN算法做了一些明显的修改，具体如下： a....在生成器中，除了在输出层的激活函数使用Tanh外，其他隐藏层的激活函数使用ReLU e. 在判别器中，多所有层的激活函数使用了LeakyReLU。
生成式模型则是输入一维向量，输出二维图像，如下： ? 这就是用于图像生成的最早的网络结构，剩下来的问题，就是如何分别设计判别器和生成器。...2 全卷积GAN DCGAN[1]是第一个用全卷积网络做数据生成的，下面我们看看它的生成器和判别器。 2.1 生成器 ?...对于判别器来说，刚开始没有学习，因此性能很差，随着训练进行，判别器的损失降低。但是因为生成器的性能在不断提升，所以一段时间之后，判别器的损失可能又会增加，不过在这个实验中不明显。...对于生成器来说，刚开始没有学习，性能很差，随着训练进行，性能越来越好，在本实验中，生成器损失下降到一定程度后又增加了，说明继续迭代无法再改善性能。...从上图结果来看，随着训练的进行，逐渐生成了许多有意义且非常逼真的样本。不过最终生成的图像仍然有一部分效果很差，这是因为DCGAN本身模型性能所限，后续可以使用更好的模型进行改进。
判别器：尝试区分生成的数据和真实数据。 两者之间的竞争推动了模型的不断进化，使得生成的数据逐渐接近真实数据分布。...2.3.1 DCGAN（深度卷积生成对抗网络） DCGAN是使用卷积层的GAN变体，特别适用于图像生成任务。 特点：使用批量归一化，LeakyReLU激活函数，无全连接层等。...特点：使用互信息作为额外损失。 优势：潜在空间具有解释性，有助于理解生成过程。 2.3.5 其他变体 此外还有许多其他的GAN变体，例如： ProGAN：逐渐增加分辨率的方法来生成高分辨率图像。...模型评估 GAN没有明确的损失函数来评估生成器的性能，因此通常需要使用一些启发式的评估方法： 视觉检查：人工检查生成的样本。 使用标准数据集：例如Inception Score。...随着技术的不断进步和更多的实际应用，我们期望未来能够看到更多高质量的生成样本，更稳定的训练方法，以及更广泛的跨领域应用。GAN的理论和实践的深入融合将为人工智能和机器学习领域开辟新的可能性。
伪装者的目的，就是通过不断的学习来提高自己的伪装能力，从而使得自己提供的数据能够更好地欺骗这个判别模型。而判别模型则是通过不断的训练来提高自己判别的能力，能够更准确地判断数据来源究竟是哪里。...在D和G中均使用batch normalization 去掉FC层，使网络变为全卷积网络 G网络中使用ReLU作为激活函数，最后一层使用tanh D网络中使用LeakyReLU作为激活函数 DCGAN中的...再同样的，使用一个判别器，来判断所产生的图像是真实的，还是虚拟的 。 ? . ....SKA 将产生大量的数据，它的图像需要被压缩成低噪声但不完整的数据。生成人工智能模型将会帮助重构并填补这些数据的空白部分，产生天文学家能够进行实验的天空图像。...Mandelbaum 说合成图像能够改进该项目的准确性。 许多科学家希望最新的人工智能神经网络能够帮助他们发现大型、复杂的数据集中的模式，但一些人对黑箱系统的解释难以信任，它内部的工作机制是神秘的。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.06434 该论文提出了一种深度CNN结构DCGAN，它在图像生成上获得了前所未有的效果。...DCGAN模型的基本组成部分是用上采样卷积层替换生成器中的完全连接层。...图注：通过DCGAN生成的卧室图示例 DCGAN的网络结构可以作为基础架构，用以评价不同目标函数的GAN，让不同的GAN得以进行优劣比较。DCGAN的出现极大增强了GAN的数据生成质量。...就目前来看，该方法仍然是所有目前GAN模型生成图像的基础。...而在此之后，DeepMind不断优化智能体，AlphaGo又陆续战胜了世界顶级围棋选手李世石和柯洁。 围棋是人工智能最具挑战性的游戏之一。
事实上，从最近 IBM Watson 和美国顶级医疗中心 MD Anderson 合作失败的例子可以看出，人工智能对医疗来说更应关注的任务应该是如何帮助医生更好地工作（例如生成医疗图像报告、推荐药物等）...为更好地传播人工智能与医疗结合的研究成果，同时为人工智能研究者和医疗从业者带来更加实用的参考，机器之心和 Petuum 将带来系列论文介绍。...对经验丰富的医师而言，编写医疗图像报告又过于乏味、耗时。总之，对二者而言编写医疗图像报告是件痛苦的事。 如此看来，能否使用机器学习自动生成医疗报告呢？为了做到这一点，我们需要解决多个挑战。...我们提出了一种多任务层级模型，该模型带有协同注意力机制（co-attention）且能自动预测关键字并生成长段落。给定一张经过分割的图像，我们使用一个 CNN 来学习这些图像块的视觉特征。...如表 1 上半部分所示，对于段落生成来讲，使用单个 LSTM 解码器的模型的表现明显要差于使用层级 LSTM 解码器的模型。
【新智元导读】本文来自ICCV 2017的Talk：如何训练GAN，FAIR的研究员Soumith Chintala总结了训练GAN的16个技巧，例如输入的规范化，修改损失函数，生成器用Adam优化，使用...# 1：规范化输入 将输入图像规范化为-1到1之间 生成器最后一层的输出使用tanh函数（或其他bounds normalization） ?...#7：架构：DCGANs / Hybrids 能用DCGAN就用DCGAN， 如果用不了DCGAN而且没有稳定的模型，可以使用混合模型：KL + GAN 或 VAE + GAN WGAN-gp的ResNet...#13：给输入增加噪声，随时间衰减 给D的输入增加一些人工噪声(Arjovsky et. al., Huszar, 2016) 给G的每一层增加一些高斯噪声(Zhao et. al....#16：离散变量 使用一个嵌入层 给图像增加额外通道 保持嵌入的维度低和上采样以匹配图像通道的大小 ?
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