Finally, we suggest a new metric for evaluating GAN results, both in terms of image quality and variation
BigGAN 及其加强版的问世让我们看到了生成对抗网络在图像生成方面的巨大威力，但 GAN在生成图像方面真的无懈可击吗？它是生成图像的最佳方式吗？...深度生成模型都有什么问题 研究者将常见的生成模型分为两种：一种是基于似然的模型，包括 VAE 及其变体、基于流的模型、以及自回归（autoregressive）模型，另一种是隐式生成模型，如生成对抗网络...GAN 利用生成器和判别器来优化 minimax 目标函数，前者通过将随机噪声映射到图像空间来生成图像，后者通过分辨生成器生成的图像是否为真来定义生成器的损失函数。...图 1：带类别约束的图像生成样本（256x256），它们通过 ImageNet 上训练的两阶段模型可以生成逼真且一致的图像。...图 3：从多层 VQ-VAE 的三种隐层中重建图像。最右边的是原图。对于每一个隐层，都会在重建中增加额外的细节。这些隐层的尺寸大约比原图分别小 3072x，768x，192x 倍
更具体而言：能否使用 ViT 来训练生成对抗网络（GAN）并使之达到与已被广泛研究过的基于 CNN 的 GAN 相媲美的质量？...实验表明，不管使用的判别器是基于 ViT 还是基于 CNN，基于修改版 ViT 的生成器都能更好地促进对抗训练。 为了更具说服力，研究者在三个标准的图像合成基准上进行了实验。...研究发现，在使用基于 ViT 的生成器训练 GAN 时，隐式表征的作用尤其大。 需要指出，由于生成器和判别器的图像网格不同，因此序列长度也不一样。...进一步的研究发现，当需要将模型扩展用于更高分辨率的图像时，只需增大判别器的序列长度或特征维度就足够了。 实验结果 表 1：几种代表性 GAN 架构在无条件图像生成基准的结果比较。...表 1 给出了在图像合成的三个标准基准上的主要结果。本论文提出的新方法能与以下基准架构比肩。TransGAN 是目前唯一完全不使用卷积的 GAN，其完全基于 Transformer 构建。
第一个目标是训练我们的生成网络，生成与28x28像素分辨率下的实际MNIST数字高度相似以至于无法区分的图像。...第二个目标是使用相同的网络以更高的分辨率（1080x1080或3240x3240）生成数字的图像，并且让人类真的觉得这些更大的图像看起来有意思（好吧，至少让我觉得有意思）。...我们已经看到一个生成网络从纯粹的随机权重中创建出相当有趣的图像，所以我们的打算是首先训练网络生成过的去的28x28 MNIST图像，然后在同一个网络上生成一个可能可以满足我们的两个目标的更大图像。...增加这个条件之后，我们的GAN模型将别无选择，必须生成全部10个数字，因为我们将持续测试模型是否满足这个条件。这一概念类似Style GAN将额外的标签信息与网络生成图像相结合的做法。...结果 下图是之前使用配备重建损失组件的VAE的模型生成的数字： 下图是新的基于残差生成网络的GAN模型在6 epoch训练之后得到的结果。 我也试过使用每层只有4个节点的生成网络。
RCG由三个部分组成：一个SSL图像编码器( Moco v3 )，用于将图像分布转换为一个紧凑的表示分布；一个RDM，用于从该分布中建模和采样；一个像素生成器，用于处理基于表示的图像像素。...该设计实现了RCG与常用图像生成模型的无缝集成(常用图像生成模型作为RCG像素生成器)，使其无类别条件图像生成性能获得了巨大的提升(如图所示)。...能用更少的参数、时间生成更高质量的图片。 图5：计算开销（ImageNet 256x256） 注：使用64个V100 GPU的集群来测量训练成本。在单个V100 GPU上测量了生成吞吐量。...像素生成器 图6：像素生成器 RCG中的像素生成器处理基于图像表示的图像像素。从概念上讲，这样的像素生成器可以是任何条件图像生成模型，通过用SSL表示来代替它的原始条件(例如,类标或文本)。...图中我们以并行解码生成模型MAGE为例。训练像素生成器，以同一图像的表示为条件，从图像的掩膜版本中重建原始图像。在推理过程中，像素生成器从一个完全遮蔽的图像生成图像，并以表示生成器的表示为条件。
前言 对于图像问题，卷积神经网络相比于简单地全连接的神经网络更具优势。 本文将继续深入 GAN，通过融合卷积神经网络来对我们的 GAN 进行改进，实现一个深度卷积 GAN。...如果还没有亲手实践过 GAN 的小伙伴可以先去学习一下上一篇专栏：生成对抗网络（GAN）之 MNIST 数据生成。...本次代码在 NELSONZHAO/zhihu/dcgan，里面包含了两个文件： dcgan_mnist：基于 MNIST 手写数据集构造深度卷积 GAN 模型 dcgan_cifar：基于 CIFAR...Generator 生成器接收一个噪声信号，基于该信号生成一个图片输入给判别器。...这里我只设置了 50 次迭代，可以看到最后已经生成了非常明显的马的图像，可见深度卷积 GAN 的优势。
生成Retinal Image 视网膜图像 Costa(2017a)基于Pix2Pix稍加修改，从vessel tree二值图像生成高分辨率eye fundus图像。 ?...但是用于MS的PET成像既昂贵又需要注射放射性示踪剂。Wei(2018)用两个条件GAN的级联，基于3D U-Net的生成器和3D CNN的鉴别器，从MR合成PET图像。...生成X射线图像 Mahapatra（2018）训练cGAN结合扰动的分割图进行胸部X射线合成，结合贝叶斯神经网络进行主动学习。 ? 8....为解决缺少标记数据的问题，Wolterink（2018）基于WGAN生成合理的3D血管形状图像。Olut（2018）提出steerable GAN合成MRA（磁共振血管成像）图像。...结语 针对无条件和有条件的图像生成，已有许多基于GAN的方法。但这些方法的有效性如何？目前仍然缺乏一种有意义的、通用的量化手段来判断合成图像的真实性。
本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。...图10-8 GAN生成模型的初始图像 其实就是噪声图片，一点都不像数字。经过400轮的迭代，生成模型可以生成的图像如图10-9所示。 ?...虽然经过训练的GAN可以生成新的图像，但是它却无法解决一个问题——生成具有某种特征的图像。...到此InfoGAN的介绍就结束了。从这个模型可以看出，在经典GAN模型基础上添加更多的内容会产生更多意想不到的效果。 总结 本章主要介绍了基于深度学习的生成模型，它们在生成图像上有着很强的能力。...VAE：基于变分下界约束得到的Encoder-Decoder模型对。 GAN：基于对抗的Generator-Discriminator模型对。 InfoGAN：挖掘GAN模型隐变量特点的模型。
GAN在图像生成中的应用 图像生成 风格迁移 GAN在图像修复中的应用 图像修复 拓展应用领域 总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络（GAN）：在图像生成和修复中的应用 ☆* o(≧▽...两者通过对抗性的训练相互提升，最终生成器生成的图像越来越接近真实图像。 GAN在图像生成中的应用 图像生成 GAN最著名的应用之一就是图像生成。生成器通过随机向量作为输入，逐渐生成逼真的图像。...在图像修复中的应用 图像修复 GAN还可以用于图像修复，将损坏或缺失的图像部分补充完整。...在自然语言处理中，GAN可以用于生成文本、对话生成等。在医疗领域，GAN可以用于生成医学图像，辅助医生进行诊断。在艺术创作领域，GAN可以创作出独特的艺术作品。...总结 生成对抗网络在图像生成和修复领域展现出巨大的创新潜力。通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真的图像和修复损坏的图像部分。
MINST数据经常被用来训练一些简单的模型。 今天我们就使用Mnist数据集来训练一个GAN model然后单独把GAN中的生成器模型抽取出来 废话不多说，直接开始上代码。...本次开发基于keras # example of training a gan on mnist from numpy import expand_dims from numpy import zeros...train(g_model, d_model, gan_model, dataset, latent_dim) 本机显卡太low，选择在云上跑的，跑了大概70个epoch我们的生成器模型生成的图片：...然后可以和第10epoch运行结束后生成的图形进行对比： 其实还是有很多的进步。...也就是说这些图像在现实生活中是不存在的，完全是由机器生成的。
对于图像问题，卷积神经网络相比于简单地全连接的神经网络更具优势，因此，我们这一节我们将继续深入 GAN，通过融合卷积神经网络来对我们的 GAN 进行改进，实现一个深度卷积 GAN。...本次代码在 NELSONZHAO/zhihu/dcgan，里面包含了两个文件： dcgan_mnist：基于 MNIST 手写数据集构造深度卷积 GAN 模型 dcgan_cifar：基于 CIFAR...Generator 生成器接收一个噪声信号，基于该信号生成一个图片输入给判别器。...首先我们通过一个全连接层将输入的噪声图像转换成了一个 1 x 4*4*512 的结构，再将其 reshape 成一个 [batch_size, 4, 4, 512] 的形状，至此我们其实完成了第一步的转换...这里我只设置了 50 次迭代，可以看到最后已经生成了非常明显的马的图像，可见深度卷积 GAN 的优势。
机器之心报道 参与：刘晓坤、路 BigGAN 一经提出即引起了大量关注，被称为「史上最强 GAN 图像生成器」。...，其中就有一篇 GAN 生成图像的论文。...该研究生成图像的目标和背景都高度逼真、边界自然，并且图像插值每一帧都相当真实，简直称得上「创造物种的 GAN」。该论文还引起了 Oriol Vinyals、Ian Goodfellow 的关注。...BigGAN 简介 该论文出自 DeepMind，提出了一种新型 GAN 模型 BigGAN，该模型因其出色性能被称为「史上最强 GAN 图像生成器」。...由 BigGAN 在 512x512 分辨率下生成的其它样本。 ? BigGAN 生成网络结构。 现在 DeepMind 终于放出了 BigGAN 的 TF Hub demo，让我们来一探究竟。
图像上色的主要难点比如：1）数据集获取；2)上色的语义辨识性，前背景、各目标实例独立色彩效果；3）合理统一的评估方法等 结合GAN的上色方案一般具有一些优点是：1）GAN生成模型擅长图像转换任务，而图像上色也属于图像转换...但将绘画的风格应用于动漫草图任务时，只会将草图线随机着色为输出。 本文将残差U-net集成到带有辅助分类器的生成对抗网络（AC-GAN）中，以完成动漫草图上色任务。 ?...-ACM Multimedia: User-Guided Deep Anime Line Art Colorization with Conditional Adversarial Networks 基于涂鸦颜色的线稿上色是一个具有挑战性的计算机视觉问题...，因为线稿中既无灰度值也无语义信息，并且缺乏真实的训练数据图像对image pair也增加了难度。...提出的模型Text2Colors由两个条件生成对抗网络组成：文本到调色板的生成网络和基于调色板的上色网络。前者捕获文本输入的语义并产生相关的调色板；后者使用生成的调色板为灰度图像上色。 ?
上一篇介绍了关于mnist手写数字，基于GAN的生成模型，这一次我们来看看cifar10数据集的生成器，当然也是基于GAN的 其实mnist和cifar10数据集差不多，cifar10是彩色图片也就是多增加了一个通道数...model plot_model(model, to_file='generator_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) 6.使用生成器生成...cifar10数据，因为还没开始训练，所以刚开始生成的其实就是一些trash而已 # example of defining and using the generator model from numpy...(X_gan, y_gan) # summarize loss on this batch print('>%d, %d/%d, d1=%.3f, d2=%.3f g=%.3f'...train(g_model, d_model, gan_model, dataset, latent_dim) 可以看到跑了两百个epoch之后生成的图像还是有些真实的：
生成算法有很多，但属于深度生成模型类别的最流行的模型是变分自动编码器(VAE)、gan和基于流的模型。 VAE 变分自编码器(VAE)是一种生成模型，它“提供潜在空间中观察结果的概率描述”。...训练过程结束后，鉴别器被丢弃，因为我们感兴趣的是生成器。当然鉴别器也可用于其他目的使用 GANs可以产生可行的样本但最初版GAN也有缺点: 图像是由一些任意的噪声产生的。...当生成具有特定特征的图片时，不能确定什么初始噪声值将生成该图片，而是需要搜索整个分布。 GAN只区别于“真实”和“虚假”图像。但是没有约束说“猫”的照片必须看起来像“猫”。...因此，它可能导致生成的图像中没有实际的对象，但样式看起来却很相似。 GANs需要很长时间来训练。一个GAN在单个GPU上可能需要几个小时，而单个CPU可能需要一天以上的时间。...虽然GANs和基于流程的模型通常生成比VAE更好或更接近真实的图像，但后者比基于流程的模型更具有更快时间和更好的参数效率，下面就是三个模型的对比总结： 可以看到GAN因为并行所以它的效率很高，但它并不可逆
获取完整原文和代码，公众号回复：10090807130 论文地址： http://arxiv.org/pdf/2110.09305v1.pdf 代码： 公众号回复：10090807130 来源： 论文名称：Vit-GAN...Translation with Vision Transformes and Conditional GANS 原文作者：Yiğit Gündüç 内容提要 在本文中，我们开发了一个通用架构Vit-GAN...，能够执行从语义图像分割到单个图像深度感知的大部分图像到图像的翻译任务。...本文是一篇后续论文，对基于生成器的模型进行了扩展，得到了不错的结果。这为对抗架构的进一步改进提供了可能性。...我们使用了一种独特的基于视觉transformers的架构和带有马尔可夫判别器(PatchGAN)的条件GANs(cGANs)。在目前的工作中，我们使用图像作为调节参数。
生成对抗网络的前世今生 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），是由Ian Goodfellow等人在2014年首次提出。...在生成对抗网络的训练过程中，上面的对抗场景会持续进行，生成器和判别器的能力都得到了不断提升。训练的过程可以用如下公式表示： ? 其中G和D分别表示生成器和判别器，x为真实数据，z是生成器的输入数据。...生成对抗网络的发展非常迅速，近些年出现了各式各样GAN的变种，例如在训练上优化的WGAN和LSGAN，通过对输入添加条件限制来引导学习过程的Conditional GAN，图像生成任务中的BigGAN和...与直接的编解码器结构相比，能够保留更多的图像背景信息，保证去除水印后的图像的真实性。 在判别器方面，我们使用了基于区域判别的全卷积网络。...此外，我们采用了Conditional GAN的思想，判别器在对原始真实的无水印图像和生成器生成的无水印图像进行区分的时候会加入带水印图像的条件信息，从而进一步提升生成器和判别器的学习性能。
对于某些任务，收集成千上万个样本图像甚至是一个挑战。对于医学图像而言通常是这种情况，例如用于乳房癌检测和定位的乳房X线照相术，用于肺癌检测的胸部X射线或用于定位脑肿瘤的MRI扫描。...在上面的图像中，通过从左右方向裁剪像素，从原始图像生成了四个图像。裁剪图像的尺寸从256x256减小到227x277。 旋转 ? 图像可以在轴上向左或向右旋转1到359度。...基于GAN的数据增强 生成对抗网络（GAN）也称为GAN，是一种生成建模技术，其中可以从数据集中创建人工实例，从而保留原始集的相似特征[9]。...GAN由两个相互竞争的人工神经网络（ANN）组成，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器创建新的数据实例，而判别器则评估它们的真实性[10]。...这是由GAN生成的人脸图像，这是在人脸上训练出来的。请注意，这些是合成的面孔，而不是真实的人。 ? 这些是一些数据增强技术，通常用于从有限的数据集中生成更多数据，从而可以训练出更有效的卷积神经网络。
图像降噪是一个非常基础的图像处理领域，随着生成对抗网络技术的成熟，基于GAN的图像降噪在一些复杂问题上取得了比较不错的进展，本次我们来简单给大家推荐一些初学者值得关注的工作。...作者&编辑 | 言有三 1 基本噪声仿真模型 我们之所以研究GAN模型用于图像降噪，主要就是因为GAN模型有非常好的图像生成能力，可以用于仿真真实的图像噪声，从而制造更多数据集，改善模型在真实噪声数据上的泛化能力...GAN的图像降噪等问题！...我们推出了相关的专栏课程《深度学习之图像增强GAN：理论与实践》，全面讲解基于GAN的图像降噪、色调映射、去模糊、超分辨、修复等问题，感兴趣可以进一步阅读： 【视频课】超8小时，5大模块，掌握基于GAN...的图像增强应用（降噪色调映射去模糊超分辨修复） 总结 本次我们介绍了基于GAN的图像降噪的典型研究，从事相关方向的朋友可以通过阅读这些文章进行初步了解，作为一个比较小众但是非常经典的问题，图像降噪是掌握图像增强相关任务的必经之路
图像修复（补全）是一个非常基础的图像处理领域，也是一个难度较大的方向，随着生成对抗网络技术的成熟，基于GAN的图像修复在传统方法的基础上取得了非常大的进展，本次我们来简单给大家推荐一些初学者值得关注的工作...作者&编辑 | 言有三 1 基本模型 由于GAN模型拥有很好的图像生成能力，对于需要修复的部位，直接使用GAN模型进行学习，通过对抗损失来约束生成比较真实的结果，Context encoders及其改进...GLCIC模型就是最基本的模型，是研究基于GAN的图像修复问题必读的初级论文。...我们推出了相关的专栏课程《深度学习之图像增强GAN：理论与实践》，全面讲解基于GAN的图像降噪、色调映射、去模糊、超分辨、修复等问题，感兴趣可以进一步阅读： 【视频课】超8小时，5大模块，掌握基于GAN...的图像增强应用（降噪色调映射去模糊超分辨修复） 总结 本次我们介绍了基于GAN的图像修复的典型研究，从事相关方向的朋友可以通过阅读这些文章进行初步了解，作为一个比较底层的图像处理问题，当前得益于GAN
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