生成对抗网络介绍 说到图像生成，就必须说到GAN，它是一种非监督学习的方式，通过让两个神经网络相互博弈的方法进行学习，该方法由lan Goodfellow等人在2014年提出。...飞桨的模型库里用于人脸属性转换的模型主要有三种： StarGAN多领域属性迁移 普通的GAN模型对每一对图像风格域都需要独立地建立一个模型，相比之下，StarGAN就是个多面手了，即单个 StarGAN...模型就可以实现多个不同风格域的转换，它允许在一个网络中同时使用不同风格域的多个数据集进行训练。...准备数据集 本项目采用CelebA数据集，CelebA是CelebFaces Attribute的缩写，意即名人人脸属性数据集，其包含10177个名人身份的202599张人脸图片。...Paddlehub里面已经有STGAN的预训练模型可以直接使用预训练模型。 # 安装Paddlehub和stgan_celeba预训练模型 !
一定是数据集的错。 ? △ 尖鼻技能 就算只是想刮刮胡子，连击Beard-，也能顺势变成妹子。 一定是数据集的错x2。 ? △ 来来来，一起刮胡子 全部21个按钮里面，能做变性的还有许多。...总体来说，这个项目提供了一种新的方法，可以来控制像GAN (生成对抗性网络)这样的无监督生成模型的生成过程。 首先，使用一个已经训练好的GAN生成器，在这个模型中，使用的是英伟达的pg-GAN。...作者在模型上使用的是英伟达的的pg-GAN(progressively-growing GAN)，其生成的1024px × 1024px图像的特征由潜在空间中的512维噪声矢量(一种图像内容的低维表示)...为了找到这些特征轴，作者通过基于配对数据(z，y)的监督学习方法进行训练，在潜在向量 z 和特征标签 y 之间建立了一个连接。 于是问题来了：如何获得这样的配对数据？...作者表示，为解决这个问题，TL-GAN模型的关键创新是，使用现有的标记图像数据集( x_real，y_real )，来训练一个独立的特征提取器模型y=F(x)，然后将训练好的GAN生成器G与特征提取器网络
同时，压缩生成模型面临两个基本困难：GAN 训练不稳定，尤其是在未配对的情况下；生成器与 CNN 不同，因此很难使用现有的 CNN 设计。...该模型可应用至各种条件下的 GAN 模型，不管其属于哪种模型架构、学习算法或监督设置（配对或未配对）。...所使用的四个数据集为 Horse↔zebra、Edges→shoes、Cityscapes 和 Map↔aerial photo。...下表 1 展示了在上述四个数据集上压缩 CycleGAN、Pix2Pix 和 GauGAN 模型的量化结果。 ?...表 1：三种条件式 GAN 模型压缩的量化评估，其中 Cityscapes 数据集上使用 mAP 度量（越高越好），其他数据集上使用 FID 度量。
一个简单的例子就是如图基于GAN的经典人脸转正论文TP-GAN[1]的训练框架，将侧脸的图片作为网络输入并将正脸图像当做生成模型的监督。 ?...Render-to-Image网络输入和loss 因为网络结构不是我们的novelty所在，我们对生成器的选择比较随便，直接使用了CycleGAN的ResBlock生成器来生成图像。...5 实验结果 在实验中，我们分别验证了生成图像的质量以及生成图像用于人脸识别的性能的好坏。 1、生成图像的质量对比 下图是和基于三维重建的方法的对比结果，而和基于GAN的方法对比在开头处。...与3D方法的对比结果 2、生成图像用于人脸识别 这里不同于一般的论文，我们还将生成的图像用于数据增强，训练人脸识别模型。...如下四个表格分别是在LFW、IJB-A、Multi-PIE和MegaFace的性能： ? ? ? ? 可以看到，无论在哪种测试集上，我们的方法都取得了最好的结果。
通过定性和定量实验，我们在两个训练场景中评估了我们提出的 Compositional-GAN 方法：（a）配对：当我们有权用相关组合图像访问单个对象图像的成对样例时；（b）未配对：当数据集源于联合分布且没有与来自边缘分布的任何一张图进行配对时...结果表明，训练后的模型可以在作为输入的两个给定的目标域间捕获潜在的交互关系，并以合理的方式在测试时输出组合场景的新的实例。 ? 图 1：组合 GAN 对配对和未配对训练数据训练得到的模型。...对配对和未配对的情况而言模型的剩余部分相似，都包括 STN，再之后是自洽组合-分解网络。 ? 图 2：使用配对或未配对数据训练桌椅组合任务的测试结果。...表 1：AMT 用户评估比较我们提出的模型的不同组件。第一列表示在未配对场景中推理（未细化）期间要细化的图像的偏好百分比。第二列表示与未配对情况相比，通过配对数据训练策略生成的细化图像的偏好百分比。...图 4：面部-太阳镜组合任务的测试样例。前两行表示输入的太阳镜图像和面部图像，第三行和第四行分别表示用配对和未配对数据训练的组合 GAN 的输出。最后一行表示 ST-GAN 模型生成的图像。 ?
\tag{3} Extensions 虽然作者的主要关注点是未配对学习，但作者也展示了两个扩展，用以学习其他类型的生成对抗网络（GAN）目标，例如从配对数据中学习以及生成随机输出。 配对训练。...作者在驾驶数据集上对未配对模型的总体可训练参数量为330 MB，包括LoRA权重、零卷积层以及U-Net的第一个卷积层。超参数和架构细节请参阅附录0.D。 数据集。...作者在所有数据集上使用默认的超参数训练这些 Baseline 模型100,000步，并选择最佳预训练权重。表1和表2展示了在八个无配对翻译任务上的定量比较。...请参见附录A和C，了解关于其他数据集的进一步消融研究，以及模型训练时训练图像数量变化的影响，以及编码器-解码器微调的作用。 Extensions 配对翻译。...这些训练细节对于实现在测试数据集上作者模型的高性能表现至关重要。 无配对翻译。 对于所有的无配对翻译评估，作者使用了以下列出的四个数据集。
2、相关工作 配对数据集：有几种方法可以收集成对的低/正常光图像数据集，但不幸的是，没有一种方法是有效的，也不容易扩展。...4、实验 1、数据集和实现细节 由于opengan具有独特的低/正常光未配对训练能力，我们可以收集更大范围的未配对训练集，涵盖不同的图像质量和内容。...第三行是未采用自我规范注意机制，使用U-Net作为生成器的启蒙gan的结果。最后一行是我们提议的启蒙gan版本。...然后，我们比较了在不同法线光图像集上训练的两种开明gan版本，包括:1)第4.1节中所述的预训练的开明gan模型，不适应于bd -100k;2)开明gan - n:是开明gan的领域改编版本，它使用来自于...bd -100k数据集的bd -100k弱光图像进行训练，而正常光图像仍然是我们4.1节未配对数据集的高质量图像。
除了测试我们对条件性，高维度分布进行建模的能力之外，文本到图像合成还具有许多令人兴奋和实际的应用，例如照片编辑或计算机辅助内容创建。使用生成对抗网络（GAN）已经取得了最新进展。...与建议的损失相结合，该模型将仅使用句子级视觉语义的模型的最佳初始得分（在加州理工学院数据集上）提高了7.07％。...我们的结果表明，使用来自预训练网络的知识可以缩短收敛时间并且可以显著提高所生成图像的质量，尤其是当目标数据有限时。我们表明，即使在没有条件训练的情况下训练预训练模型，也可以为条件GAN绘制这些结论。...为了解决这个问题，我们提出了规则化条件GAN（RegCGAN），它能够学习在没有配对训练数据的情况下生成相应的图像。 RegCGAN基于条件GAN，我们引入两个正则化器来指导模型学习不同域的相应语义。...我们对未给出配对训练数据的若干任务评估所提出的模型，包括边缘和照片的生成，具有不同属性的面部的生成等。实验结果表明我们的模型可以成功地生成所有这些的相应图像，同时优于 baseline方法。
论文：https://arxiv.org/abs/1708.00315 生成对抗网络（GAN）最近已经在配对/非配对的图像到图像转译（paired/unpaired image-to-image translation...在 ImageNet 和 MSCOCO 数据集上进行的若干个语义处理任务的相关实验说明了我们的对比式 GAN 比其它条件式 GAN 的性能表现更加可观。...（a）展示了原始的 CycleGAN，使用循环一致性损失（cycle-consistency loss）为每一对分离的生成器和判别器进行优化。...图 4：在给定目标蒙版的情况下，MSCOCO 数据集上蒙版对比型 GAN 和 CycleGAN 对马→斑马和斑马→马转译的结果对比。它展示了整合目标物体蒙版来脱离图像背景和目标语义的效果。...图 6：在给定目标蒙版的情况下，在 MSCOCO 数据集上，蒙版对比型 GAN 和 CycleGAN 对狗→猫和猫→狗转译的结果对比。 ?
对于每一批训练数据，计算每一个文本描述和真实图像之间的余弦距离得分，同样，每一个文本描述和生成的图像之间的得分，目标是使匹配对(文本到图像和真实图像到生成的图像)具有较高的相似性得分，而非匹配对的相似性得分较低...XMC-GAN 成功应用于三个具有挑战性的数据集，一个是 MS-COCO 图像的描述集，另外两个是带有局部叙事注释的数据集，其中一个包括 MS-COCO 图像(也称为 LN-COCO) ，另一个描述开放图像数据...同样，其他三个sota模型相比(CP-GAN，SD-GAN，和 OP-GAN)，77.3%的人类评分员更喜欢 XMC-GAN 生成的图像质量，和74.1% 的认为模型图像文本对齐更好。...XMC-GAN 也很好地概括了具有挑战性的本地化叙事数据集，其中包含更长和更详细的描述。我们之前的工作 TReCS 解决了文本到图像生成的本地化叙事使用鼠标跟踪输入，以改善图像生成质量。...对于人类评估和定量指标，XMC-GAN 建立了一个显着改进以前的模型对多个数据集。它生成高质量的图像，很好地匹配他们的输入描述，包括长的、详细的叙述，这样做的同时，还能够保持一个简单的端到端模型。
统一未配对和配对学习 有些GAN是通过配对数据集学习的，有些则是非配对数据集。因此要在损失函数中加入第二项，统一非配对和配对学习的损失： ?...预测可能的原因之一是，现有的生成器采用的图像识别模型，可能不是图像合成任务的最佳选择。 下面，作者展示了如何从现有的cGAN生成器中获得更好的架构设计空间，并在该空间内执行神经架构搜索（NAS）。...而且不仅能在GPU上加速，在各种各种各样的CPU上也可以实现加速，而且加速效果在CPU上更明显。 ? 代码开源 现在，这一GAN压缩框架已经开源，数据集和预训练模型均可下载。...git clone https://github.com/mit-han-lab/gan-compression.git 下载测试数据集： !...效果差距大不大，肉眼看了不算，还是要计算一下FID（用于评估GAN生成图像的质量，分数越低代表与真实图像越相似）。 该项目提供了几个数据集的真实统计信息： bash .
，预测哪种药物可以治疗某一疾病以及检索包含某一给定模式的图像等。...在获取每个标志的特征表达时，常规机器和深度学习方法(包括卷积神经网络)的应用存在以下几个问题： 需要大量标记图像； 商家标志无对应的标签； 标志未从数据集分离出来。...但是，文本转图像的方法可以展示生成模型模拟真实数据样本的性能。 ? 生成式对抗网络文本转图像合成 图像分布的多模式是图像生成的主要问题。...但是，它们学习如何配对输入和输出。 以下是一些利用文本描述生成的图像： ?...生成式对抗网络文本转图像合成 训练GAN使用的数据集： Caltech-UCSD-200–2011 是一个由 200 种鸟类的照片构成图像数据集，共有图像 11788张。
虽然GAN被期望在条件设置中生成图像，但使用GAN在预期场景中根据随机噪声直接生成具有自动生成的边界框的对象检测训练数据听起来仍然像是幻想。相反，学习将标记的图像翻译成另一种风格更可行。 ...CoGAN是一种能够通过使用两个权重共享生成器生成具有一个随机噪声的两个域的图像来处理未配对图像的模型。...CoGAN是一种能够通过使用两个权重共享生成器生成具有一个随机噪声的两个域的图像来处理未配对图像的模型。...AugGAN变换的训练图像在数量上优于其他变换的图像，因为使用AugGAN生成的图像中的对象外观更清晰、更清晰和更真实。从SYNTHIA和GAN学习的不同GAN转换的检测器训练数据如图所示。...此外，每个GAN模型有两个版本。每个KITTI图像由GAN模型中的一个进行处理，GAN模型分别从SYNTHIA和GTA数据集学习昼夜变换。
实验结果表明，我们的模型与使用全标签训练的集合级监督模型相比具有可比甚至更好的性能，在各种数据集上泛化良好，并且对超参数的选择具有鲁棒性。...但在应用于小数据集领域时仍面临重大挑战。现有方法使用迁移学习进行图像转换，但需要从头开始学习数百万个参数。...此外引入一种辅助 GAN，进一步促进训练。对三个数据集（动物面孔、鸟类和食物）的广泛实验表明，方法优越。...，学习的是从源域到目标域的映射，且不使用配对图像进行训练。...传统上，创建 GAN 模型需要收集大规模的样本数据集和深度学习的专业知识。 这项工作提出了一种 GAN Sketching 方法，用一个或多个草图样本重新打造GAN，且训练容易。
也就是说，生成器只学习了输入图像和标签图像之间的差异。 数据集：MIT-Adobe 5K dataset,包含5000张使用全局和局部调整润饰过的图像。...数据集分为三部分：2250张图像和其对应的润饰过的图像用于这部分的监督训练，作为源域；剩余的2250张润饰过的图像用于第5部分和迪第6部分的非配对学习，作为目标域；最后的500张图像用于测试。...大多数two-way GANs结构在前向和后向过程中都使用相同的生成器，但我们发现生成器的输入实际上来自不同的数据源，前者为输入数据，后者为生成的数据，他们有不同的分布特征，因此我们对生成器使用individual...结果 image.png 图4展示了我们的模型与一些其他模型的对比，可以看到，经过MIT-Adobe 5K 数据集上的学习，我们的监督方法(d)和非配对学习方法(e)都对输入图像进行了合理的增强。...在收集到的HDR数据集上训练后的模型结果(b)在所有的方法中取得了最好的结果。 局限性：若输入图像较暗或者包含大量噪声，我们的模型会放大噪声。
基本上，RadialGAN让我们可以利用多个不同来源的数据集，通常这能带来更好的表现，即使在某些数据集质量不高或者和手头任务关系不密切的情况下也是如此。...听起来很有趣，因为通常解释清楚潜空间和生成样本之间的变换需要大费周折。报告的表述不是非常清晰。 哪种GAN的训练方法真能收敛？...12日，周四 几何学评分 这项工作提出了一种基于拓扑分析构建的通用测度，可以评估成功覆盖了多少比例的原数据集，并通过逼近计算生成数据集的多样性。...对抗学习图像到图像转换的理论分析 这篇论文分析了GAN的配对转换，主张配对图像转换的损失基本上由两部分组成。...论文中用于基准测试的数据集既简单又有限（MNIST、CIFAR-10），所以我很想知道这一方法在Celeb-A HQ和ImageNet-1000这样的数据集上表现如何。
生成模型指在现存样本的基础上，使用模型来生成新案例，比如，基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。 GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型。...生成图像数据集案例 2014年，Ian Goodfellow等人发表论文《对抗式生成网络》，提出了生成新案例这一应用。...文中指出，GAN可为MNIST手写数码数据集、CIFAR-10小件图片数据集、多伦多人像数据集生成新案例。 论文传送门：https://arxiv.org/abs/1406.2661 ?...GAN可为图像数据集生成新案例。图片来自《生成对抗网络》。 2015年，Alec Radford等人在一篇重要论文《使用深度回旋生成对抗网络进行无监督表示学习》，也表达了类似观点。...GAN根据图像数据集生成的卧室新案例。图片来自《生成对抗网络》。 同时，论文展示了GAN（在潜在空间中）运行向量运算的能力，只需输入生成的卧室案例和人像案例即可。 ? GAN进行向量运算的案例。
条件生成对抗网络（cGAN）使得图像间的转换取得了很大的进步。一些基于循环一致性损失的、无需配对训练数集的方法，例如DualGAN，CycleGAN和DiscoGAN确实很受欢迎。...传统的漫画生成方法主要使用low-level的几何变换（例如图像扭曲）来生成夸张的漫画图像，这些图像在内容和风格方面缺乏丰富性和多样性。...尽管生成对抗网络（GAN）使得图像间的转换成为可能，但由于漫画这种图像数据分布的巨大差异，导致基于GAN的模型应用于此任务上的效果不尽人意。...本文将漫画生成建模为一个只需要弱配对训练数据集的图像转换任务，提出CariGAN来解决问题。...在大规模“ WebCaricature”数据集上的实验表明，与最新模型相比，CariGAN可以生成更多具有更多样性的漫画。 ? ? 在模型中，随机噪声控制着图像的颜色和样式等。
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