机器之心专栏 字节跳动-智能创作团队 字节跳动 - 智能创作团队提出了一种用于学习轻量级 GAN 的在线多粒度蒸馏算法 OMGD。该算法能够把 GAN 模型的计算量减少到最低 1/46、参数量减少到最低 1/82 的程度，并保持原来的图像生成质量。 近年来，生成对抗网络（GAN）在图像生成、图像翻译等多种视觉应用中取得了显著成果。尽管 GAN 模型给图像生成带来了不同程度的提升，但大部分模型的部署都涉及巨大的计算资源和内存消耗。这成为在资源受限的移动设备或其他轻量级物联网设备上部署 GAN 的一个关键瓶颈。
王小新 编译自 Hackernoon 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 目前，生成对抗网络(GAN)作为一种处理图像生成问题的优秀方法，在超分辨率重建、风格迁移等领域已经做出了很多有意思的成就。
在Facebook的F8大会上，国外技术小哥Jason Antic展示了一种叫DeOldify的AI模型，这种技术为老电影上色效果堪称惊艳。
损失函数在模型的性能中起着关键作用。选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。
人工智能正在改变许多行业的格局，而其中改变最直观和影响最大的就是AIGC领域的图像创作。
分享一篇来自 IJCAI 2021 的论文：Adv-Makeup: A New Imperceptible and Transferable Attack on Face Recognition，由腾讯和复旦大学联合出品：人脸黑盒攻击对抗算法：Adv-Makeup。
选自Apple 参与：机器之心编辑部 从 CoreML 到自动驾驶汽车，苹果的新技术探索在形成产品之前通常都会处于接近保密的状态，直到去年 12 月底，他们才以公司的名义发表了第一篇机器学习领域里的学术论文，介绍了自己在改善合成图像质量方面的研究。最近，这家以封闭而闻名的科技巨头突然宣布将以在线期刊的形式定期发表自己在机器学习方面的研究，而这份期刊的第一篇文章主要探讨的依然是合成图像的真实性，让我们先睹为快。 苹果机器学习期刊：https://machinelearning.apple.com/ 现在，神经
要成为一名优秀的 Web 开发人员，最快的方法就是练习。一个很好的练习方法是尽可能多地构建初学者项目。那是因为每个项目都会提出一个独特的问题和解决方案，因此您解决的项目越多，您获得的知识就越多。将您完成的每个项目都视为您获得的奖牌。您拥有的奖牌越多，您就越能准备好应对下一个难度更大的项目。
在EZDL到底怎样，试试看…中，我们谈到百度的在线AI设计工具EasyDL不需要调整任何参数，对于用户而言就是一个吃数据的黑盒子。也许系统会选择最优的参数和算法来训练出一个好的模型，如果此时准确率仍然达不到我们的需求，我们是否就完全束手无策了呢？
根据FPO（免费专利在线）信息显示，此项专利申请于2016年的9月份，生效于2019年的12月31日。
选自makegirlsmoe 作者：Yingtao Tian 机器之心编译 参与：Pandas（经原作校对） 相信每个人都会被卡哇伊的二次元妹子萌到，我们很多人也可能梦想自己创作二次元人物，但奈何技艺不精、功力不足，得到的结果往往无法达到我们的期望。现在人工智能来帮你了！近日，来自复旦大学、纽约州立大学石溪分校和同济大学的一些研究者打造了一个基于 GAN 的动漫人物面部图像生成器，并且还开放了一个网页版本。研究者近日发表了一篇博客对该项研究进行了介绍。 论文地址：https://makegirlsmoe.g
最近英伟达在 GAN 领域最大的研究突破莫过于 StyleGAN2 了。这一新的研究提升了生成图像的质量，实现了最新的 SOTA。论文公开的同时，英伟达也公开了相关的代码和 Colab 笔记，你可以直接在线使用。
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以GauGAN为例，与MobileNet-v3这样的识别CNN相比，参数只相差1个数量级（4.2 : 93）计算强度却高出了2个数量级（0.5 : 281）。
GAN（Generative Adversarial Network）生成对抗网络，由Ian Goodfellow在2014年提出。
前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是近年来在机器学习领域引起广泛关注的一种新型算法框架。它通过让两个神经网络——生成器和判别器——相互竞争来生成新的、与真实数据相似的数据样本。GANs在图像与视频生成领域的应用前景广阔，本文将探讨GANs技术的基本原理、在内容创造中的应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。
论文中提出了一种基于CGAN的双鉴别器的图像融合模型，称为DDcGAN，网络结构包含两个鉴别器，分别为了保持融合图像有红外图像和可视图像的重要特征；在训练过程中，希望辨别器无法区分源图像（红外图像和可视图像）和融合图像，这个过程中不需要自己设计特定的融合机制，同时也不需要ground truth图像；论文中提出的方法还可以应用到医学图像融合问题。
风格迁移指的是两个不同域中图像的转换，具体来说就是提供一张风格图像，将任意一张图像转化为这个风格，并尽可能保留原图像的内容（否则就成了艺术创作了…）
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，通过两个神经网络的对抗训练来生成新的、与训练数据类似的数据。GAN由一个生成器和一个判别器组成。生成器的目标是生成看似真实的样本，而判别器的目标是区分真实样本和生成样本。
安妮 编译自 O’Reilly 量子位出品 | 公众号 QbitAI 生成式对抗网络是20年来机器学习领域最酷的想法。 ——Yann LeCun 自从两年前蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人提出生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）的概念以来，GAN呈现出井喷式发展。 这篇发布在O’Reilly上的文章中，作者向初学者进行了GAN基础知识答疑，并手把手教给大家如何用GAN创建可以生成手写数字的程序。 本教程由两人完成：Jon Bruner是O
编译 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 本文目录 介绍 生成式对抗网络 生成器 鉴别器 本文小结 介绍 《权利的游戏》迎来了大结局，我斗胆在此问一下各位权游迷，你有没有想过如果你最喜欢的
生成器试图找到最好的图像来欺骗鉴别器。当两个网络互相对抗时，“最佳”图像不断变化。但是，优化可能会变得过于贪心，使其陷入永无止境的猫捉老鼠游戏中。这是模型不收敛和模式崩溃的原因之一。
【新智元导读】美国罗格斯大学、Facebook AI 实验室和查尔斯顿学院的研究人员合作，在生成对抗网络（GAN）的基础上，对损失函数稍作修改，提出了创意生成网络（CAN），能够生成“具有创意”的画作
曾经我们都曾幻想某一天我们的大部分工作都会被人工智能取代，而这一天正在到来。但我们很难想象人工智能可以像人类一样具有创造力和艺术设计的能力。然而最新的人工智能技术已经向我们证明我们错了。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2001.06937.pdf
AI 科技评论按：本文原作者天雨粟，原文载于作者的知乎专栏——机器不学习，经授权发布。 前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 ge
通过输入来自两个不同领域的训练数据，StarGANs模型可以学习将某一个领域的图片转换成为另一个领域。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤、蒋思源 近日，帝国理工学院、蒙特利尔大学等研究机构共同发表论文并梳理了生成对抗网络，该论文从最基本的 GAN 架构及其变体到训练过程和训练技巧全面概述了生成对抗网络的概念、问题和解决方案。机器之心简要介绍了该论文。 原 GAN（Goodfellow et al., 2014）的完整理论推导与 TensorFlow 实现请查看机器之心的 GitHub 项目与文章：GAN 完整理论推导与实现。下面，我们将为各位读者介绍该综述论文。 论文地址：https://ar
你是否经常因为找不到适合自己的头像而苦恼，有的时候工作号需要稍微专业的头像，而个人社交媒体账号头像比如抖音头像又想要搞怪有趣点，还有设计师需要一些默认的头像占位图，总之有各种不同的需求，今天神器集整理了5个最常用到的头像生成器工具，都是免费的，分享给大家。
【新智元导读】Yann LeCun曾说：“对抗训练是切片面包发明以来最令人激动的事情”。这篇文章中，作者回顾基于 Ian Goodfellow 在2014 年的开创性工作的 3篇论文。这3篇论文都是过去一年来在arXiv.org上讨论十分热烈的论文，包括Twitter Cortex团队几周前发表的论文。 生成对抗网络概述 我在此前的一篇博文（9 Deep Learning Papers You Should Know About）中简要地提到过Ian Goodfellow有关生成式对抗网络的论文。这些网络的
你有没有好奇过自己喜欢的电影或电视剧里的人物性别变换后是长啥样的？比如说，下面这位？
想象一下，你有一台机器，只要你输入一段文字，它就能生成一幅与之相匹配的图像。这台机器就是 Vega，它是一款功能强大的文本到图像生成器。
66aix是一款终极的AI助手工具，可以帮助您生成独特的内容，修复您已经存在的内容或改进它。您还可以从头开始生成完整的AI图像。同时，它还包括完整功能的语音转换文本AI转换和AI聊天机器人系统。
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）
传统的生成指的是生成图像数据，生成有两种策略，一种是直接估计概率密度函数，机器学习模型分为两类一类是判别式模型，一类是生成式模型，生成模型是基于联合概率，判别性模型基于条件概率，生成式模型判别的是一种共生关系，判别式判别的是一种因果关系。知己估计概率密度函数生成的是概率密度函数或者概率密度函数的参数。另一种是绕开直接估计概率密度函数，直接学习数据样本生成的过程，里面没有显式函数的学习。第一种方式比较直观，但有的情况下直接生成数据样本更合适，可以避开显式概率密度函数的估计和设计，直接达到目的。
生成对抗网络（GAN，Generative adversarial network）自从2014年被lan Goodfellow提出以来，掀起了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。
DCGAN是GAN的扩展，使用卷积和转置卷积层来分别构建判别器和生成器。它由Radford等人提出，判别器包括卷积层、BatchNorm层和LeakyReLU激活层，生成器包括转置卷积层、BatchNorm层和ReLU激活层。本教程将使用动漫头像数据集来训练该网络，并生成动漫头像图片。
自从生成对抗网络（GAN）在 NIPS 2014 大会上首次发表以来，它就一直是深度学习领域的热门话题。
Pix2Pix是一种基于条件生成对抗网络的深度学习图像转换模型，可以实现多种图像之间的转换，如语义/标签到真实图片、灰度图到彩色图等。该模型由Phillip Isola等作者在2017年CVPR上提出，包括生成器和判别器两个模型。相比传统方法，Pix2Pix使用通用框架和相同的架构和目标训练不同的数据，得到令人满意的结果。
提供在线玩法的网站（链接见文末），就是那个著名的抱抱脸 （Hugging Face）。
生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，由生成器和判别器两个部分组成。生成器负责生成与真实样本相似的假样本，而判别器则负责区分真实样本和生成的假样本。通过生成器和判别器相互博弈的过程，GANs可以不断优化生成器的能力，从而生成更加真实和高质量的样本。近年来，GANs在图像生成和风格转换方面取得了重要的研究进展。本文将详细介绍GANs在图像生成和风格转换方面的研究进展。
题目：Texture Networks: Feed-forward Synthesis of Textures and Stylized Images 效果图 文章地址：arXiv:1603.03
导读：相信每个人都会被卡哇伊的二次元妹子萌到，我们很多人也可能梦想自己创作二次元人物，但奈何技艺不精、功力不足，得到的结果往往无法达到我们的期望。现在人工智能来帮你了！近日，来自复旦大学、纽约州立大学
选自FreeCodeCamp 作者：Thalles Silva 机器之心编译 参与：陈韵竹、蒋思源 生成对抗网络因为优雅的创意和优秀的性能吸引了很多研究者与开发者，本文从简洁的案例出发详解解释了 DCGAN，包括生成器的解卷积和判别器的卷积过程。此外，本文还详细说明了 DCGAN 的实现过程，是非常好的实践教程。 热身 假设你附近有个很棒的派对，你真的非常想去。但是，存在一个问题。为了参加聚会，你需要一张特价票——但是，票已经卖完了。 等等！难道这不是关于生成对抗网络（Generative Adversa
机器之心报道 作者：张倩、魔王 get 了这个网站，今年万圣节 C 位就是你的！ AI 是一个盛产阴间产品的领域，这一点似乎已经毋庸置疑。前不久，有人做了个用来生成「大眼萌」漫画形象的网站「Toonify」，但很快就有人走向了另一个极端：用类似技术做一个丧尸生成器！ 利用 Toonify 生成的威尔 · 史密斯漫画形象。 利用「丧尸生成器」生成的威尔 · 斯密斯丧尸形象。 被玩坏的两位美国总统候选人。 这种搞笑又惊悚的风格似乎和即将到来的万圣节很般配。 为了让大家都用上这个效果，作者还专门做了一个名
研究意义 随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，GANs在图像和视频技术中的潜在应用越来越受到重视。GANs在图像生成方面的应用可以极大地提升图像处理和生成的效率和质量，使其在艺术创作、虚拟现实、医学影像等领域具有广阔的应用前景。 在视频合成领域，GANs通过生成连续的视频帧，实现了从静态图像到动态视频的转换。这种技术可以应用于电影制作、游戏开发、虚拟现实等多个领域，极大地丰富了视觉内容的呈现方式。此外，GANs在视频修复和去噪、视频超分辨率等方面也展现了巨大的潜力，为视频处理技术的发展提供了新的思路。 总之，GANs作为一种强大的生成模型，不仅在图像和视频技术中具有重要应用前景，还为未来视觉技术的发展提供了新的可能性。本文将深入探讨GANs在图像和视频技术中的最新进展和应用前景，为未来研究和应用提供参考。
刚刚过去的冬奥会开幕式，可以说是一场美轮美奂的视觉盛宴。其中，科技与艺术的融合铸造了各种梦幻的视觉效果，让我们看到AI在艺术领域大有可为。而今天分享的项目也是AI+艺术的一个小方向，灵感来源于我的小女儿。
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2014年首次提出。其基本思想是通过两个神经网络，即生成器（Generator）和判别器（Discriminator），相互竞争来学习数据分布。
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