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
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（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。
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。
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
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
【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？
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
生成对抗网络（GAN）是一种机器学习技术，其中同时训练两种模型：一种专门用于创建伪造数据，另一种专门用于区分真实数据和伪造数据。 真实数据。 术语生成反映了以下事实：这些神经网络用于创建新数据，而术语对抗来自以下事实：两个模型相互竞争，从而提高了生成的数据的质量。
题目：Texture Networks: Feed-forward Synthesis of Textures and Stylized Images 效果图 文章地址：arXiv:1603.03
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。
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。
生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域，尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。随着论文“Generative Adversarial Nets” [1]的引入，这种强大生成策略出现了，许多研究和研究项目从那时起兴起并发展成了新的应用，我们现在看到的最新的DALL-E 2[2]或GLIDE[3](这两个应用都是使用扩散模型开发的，这是生成模型的最新范式。然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型)
生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs) 在过去几年中被广泛地研究，其在图像生成、图像转换和超分辨率等领域取得了显著的进步。到目前为止，已经提出了大量基于GANs的相关工作和综述。本文基于柏林圣三一大学计算机科学与统计学院的王正蔚博士与字节跳动AI实验室联合发表的一篇综述[1]为基础，详细的解读GANs的来龙去脉，同时为大家介绍近期一些相关工作，中间也会穿插一些笔者的见解。最后，本文也将列出一些可探索的未来研究方向，希望能给予读者一些启发。
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。
基于生成对抗网络（GAN）的动漫人物生成近年来兴起的动漫产业新技术。传统的GAN模型利用反向传播算法，通过生成器和判别器动态对抗，得到一个目标生成模型。由于训练过程不稳定，网络难以收敛，导致生成的图像缺乏多样性和准确性，甚至会产生模式崩溃。本文基于深度学习，参考相关实战项目pytorch-book，学习网络的训练方法，采用经过标准化处理和分类的动漫人物面部图像知乎用户何之源分享的素材，训练DCGAN，实现动漫人物图像自动生成。在训练过程中，控制实验参数，进行定量分析和优化，得到可自动生成动漫人物图像的生成器模型。主要工作如下：
前言 生成式对抗网络（GAN），是14年GoodfellowIan在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。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。 一、GAN算法原理 在介绍GAN算法之前需要先了解两个基本基本名称，生成模型和判别模型。 生成模型：就是基于根据给定观测数据，找出观测数据内部的统计规律，并且能够依据基于所得的概率分布模型，产生全新的，与观测数
机器之心报道 编辑：陈萍 你在纸上写个词，AI 只要看一眼就能模仿你的笔迹，还是看起来毫无破绽的那种。 Facebook 近日公布了一项新的图像 AI——TextStyleBrush，该技术可以复制和再现图像中的文本风格。 借助该技术，你只需要输入一个词作为「标准」，AI 就能全篇模仿你的书写风格，一键执行，效果可谓惊艳。 此外，你还可以用它替换不同场景中的文字（比如海报、垃圾桶、路标等）。下图中左侧为原始场景图像，单词显示在蓝色矩形中；右侧为文本替换后的图像。 从图中可以看出，各种风格的字体 AI
王小新 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 把一张图像的特征转移到另一张图像，是个非常一颗赛艇的想法。把照片瞬间变成梵高、毕加索画作风格，想想就很酷。 图1：星空版小狗 文末
生成式对抗网络（GANs）是深度学习中最热门的话题之一。 生成式对抗网络是一类用于无监督学习算法的人工算法，由两个神经网络组成的系统实现：
正如我所说的，能够将一篇论文转换成代码绝对是一种超超能力，尤其是在像机器学习这样每天都在快速发展的领域。
本文详细介绍了生成对抗网络（GAN）的知识，并用其变换人脸，并探寻如何利用StyleGAN生成不同属性（如年龄、微笑等）的人脸。
在计算机视觉任务中，为了将预训练的深度神经网络模型应用到各种移动设备上，学习一个轻便的网络越来越重要。当我们可以直接访问训练数据集时，现有的深度神经网络压缩和加速方法对于训练紧凑的深度模型是非常有效的，但是现实情况却是，有了隐私保护，法规政策等，数据集的回去越来越困难，为此，本文提出了一种利用生成对抗网络(GANs)训练高效深度神经网络的新框架DAFL（Data-Free Learning）。
来源：DeepHub IMBA 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。 生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域，尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。随着论文“Generative Adversarial Nets” [1]的引入，这种强大生成策略出现了，许多研究和研究项目从那时起兴起并发展成了新的应用，我们现在看到的最新的DALL-E 2[2]或GLIDE[3](这两个应用都是使用扩散模型开发的，这是生成模型的最新范式。然而但是GAN今天仍
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。
生成模型：p(x) 即观测x出现的概率。如果有标签则表示为: p(x|y) 指定标签y生成x的概率。
本文授权转自雷克世界（ID：raicworld） 编译 | 嗯~阿童木呀、KABUDA 让我们假设这样一种情景：你的邻居正在举办一场非常酷的聚会，你非常想去参加。但有要参加聚会的话，你需要一张特价票，而这个票早就已经卖完了。 而对于这次聚会的组织者来说，为了让聚会能够成功举办，他们雇佣了一个合格的安全机构。主要目标就是不允许任何人破坏这次的聚会。为了做到这一点，他们在会场入口处安置了很多警卫，检查每个人所持门票的真实性。 考虑到你没有任何武术上的天赋，而你又特别想去参加聚会，那么唯一的办法就是用一张非
理性这个关键字，因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解，即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性，拥有相同的理解和知识水平。同时，理性指的是，考虑到其他行为人的行为，行为人总是倾向于更高的报酬/回报。
论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Chen_Deep_Photo_Enhancer_CVPR_2018_paper.pdf 实验demo: http://www.cmlab.csie.ntu.edu.tw/project/Deep-Photo-Enhancer/
互联网的内容繁杂，一不小心就会看到一些“辣眼睛”的内容，比如裸女，这也是为什么我们需要审核人员的存在。当然，受益于 AI 技术的发展，现在很多审核工作已经自动化了。不过，仅仅识别出来还不够，要是能为她们穿上衣服就更好了。
在今天的文章里，我们将实现一个机器学习模型。这个模型可以基于给定的数据集生成无数的相似图像样本。为了实现这个目标，我们将启动生成对抗网络（GANs）并且将包含有“辛普森家族”图像特征的数据作为输入。在这篇文章的最后，你将会熟悉GANs背后的基础知识，而且你也可以建立一个你自己的生成模型。
该论文是关于GAN图像生成类的文章出自于大连理工大学并发表于CVPR2021。GAN生成能力最关键的一环在于模型利用真实数据的信息量的多少，但是GAN及其相应的变体因为利用的信息量比较单薄，所以会导致模型在训练的过程中非常脆弱，容易导致模型崩塌。
生成对抗网络（GAN）是一类非常强大的神经网络，具有非常广阔的应用前景。GAN 本质上是由两个相互竞争的神经网络（生成器和判别器）组成的系统。
简介：李翔，国内某互联网大厂AI民工，前携程酒店图像技术负责人，计算机视觉和深度学习重度爱好者，在ICCV和CVPR等会议上发表论文十余篇。
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型，用来通过计算机生成数据，由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中(至少)两个模块：生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。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。
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