他们通常标记数据集并训练属性分类器来预测图像的标签，然后计算每个标签的潜在代码 z 的方向向量。虽然这项任务有一些无监督的方法，但它们中的大多数都需要模型训练和数据采样。...论文提出了一种名为 SeFa 的封闭形式和无监督方法，可以无需数据采样和模型训练并找出这些方向向量来改变输出图像中的不同属性。 封闭形式的解决方案是具有有限数量的标准操作的数学表达式。...泛化性 论文展示了他们如何将 SeFa 算法应用于以下 3 种类型的 GAN 模型：PGGAN、StyleGAN 和 BigGANs。...以下是显示他们每个人如何将潜在向量 z 输入到他们的生成器的简要图表。 PGGAN PGGAN 生成器就像传统的生成器一样，其中潜在代码 z 在进入合成网络之前被馈送到全连接层 (FC)。...对于这种生成器结构，SeFa 研究了从潜在代码到特征图的转换。（第一个 FC 层的权重） StyleGAN 在 StyleGAN 生成器中，潜在代码被转换为样式代码，然后被发送到每个卷积层。
其中的一些应用包括训练半监督分类器，并利用低分辨率的图像生成高分辨率的图像。 本文通过亲手处理生成图像的问题来介绍 GAN。你可以在以下地址找到本文的 Github 代码。...我们用带有批归一化的 4 层卷积网络构建生成器和判别器，训练该模型将生成 SVHN 和 MNIST 图像。 总而言之，游戏规则如下： 生成器试图使判别器发生错误判断的概率最大化。...首先，我们知道，判别器从训练集和生成器中接收图像。 我们希望判别器能区分真实和虚假的图像。每当我们通过判别器运行一个小批量值时，我们都会得到 logits。这些是来自模型未经缩放的值。...其二，判别器不知如何将其接收的图像进行分类为「真」或「假」。 因此，判别器接收两类有显著差异的批数据。一个由训练集的真实图像组成，另一个则包含高噪声的信号。...随着训练的进行，生成器开始输出更接近训练集图像的图像。这是因为生成器不断训练，学习了组成训练集图像的数据分布。 与此同时，判别器开始越来越好，它变得很擅长将样品分类为真或假。
一些模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 的文本转图像模型 DALL・E、英伟达的 GauGAN。...其中，所有扩散模型都以文本嵌入序列为条件，并使用无分类器指导。借助新型采样技术，Imagen 允许使用较大的指导权重，而不会发生样本质量下降，使得生成的图像具有更高的保真度、图像与文本更加吻合。...扩散模型和无分类器指导 扩散模型是一类生成模型，通过迭代去噪过程，将高斯噪声从已知的数据分布转换为样本。这类模型可以是有条件的，例如类标签、文本或低分辨率图像。...分类器指导是一种在采样期间使用来自预训练模型 p (c|z_t) 的梯度来提高样本质量，同时减少条件扩散模型多样性的技术。...较大指导权重采样器 研究者证实了最近的文本指导扩散工作的结果，并发现增加无分类器指导权重可以改善图像 - 文本对齐，但也会损害图像保真度，产生高度饱和、不自然的图像。
在引入生成对抗网络（GAN）之后，这项任务有了显着的改进，包括可以改变头发颜色，改变风景图像的季节等等。 给定来自两个不同领域的训练数据，这些模型将学习如何将图像从一个域转换到另一个域。...我们的模型不是学习固定的转换（例如，将黑头发变成金色头发)，而是将图像和域信息作为输入，学习将输入的图像灵活地转换为相应的域。我们使用一个标签来表示域信息。...在训练过程中，我们随机生成一个目标域标签，并训练模型将输入图像转换为目标域。这样，我们可以控制域标签并在测试阶段将图像转换为任何想要的域。...总结而言，这个研究的贡献如下： 提出 StarGAN，这是一个新的生成对抗网络，只使用一个生成器和一个鉴别器来学习多个域之间的映射，能有效地利用所有域的图像进行训练。...使用 StarGAN 在面部属性转换和面部表情合成任务提供了定性和定量的结果，优于 baseline 模型 图 3：StarGAN 的概观，包含两个模块：一个鉴别器 D 和一个生成器 G。
其中一些应用包括训练半监督分类器，以及从低分辨率图像中生成高分辨率图像。 本篇文章对GAN进行了一些介绍，并对图像生成问题进行了实际实践。你可以在你的笔记本电脑上进行演示。...我们将一个4层卷积网络用于生成器和鉴别器，进行批量正则化。对该模型进行训练以生成SVHN和MNIST图像。...虽然有些图像看起来很模糊，且有些图像很难识别，但值得注意的是，数据分布是由模型捕获的 在训练开始的时候，会出现两个有趣的情况。首先，生成器不清楚如何创建与训练集中图像相似的图像。...其次，鉴别器不清楚如何将接收到的图像分为真、假两类。 结果，鉴别器接收两种类型截然不同的批量（batches）。一个由训练集的真实图像组成，另一个包含含有噪声的信号。...随着训练的不断进行，生成器输出的图像更加接近于训练集中的图像。这种情况是由生成器学习组成训练集图像的数据分布而造成的。 与此同时，鉴别器开始真正善于将样本分类为真或假。
DCGAN原理 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。...判别器 判别器 D 的结构和作用，它是一个二分类网络模型，通过一系列的卷积和激活函数处理得到图像为真实图的概率。...接下来通过加载生成器网络模型参数文件来生成图像。 总结 使用DCGAN（深度卷积生成对抗网络）生成动漫头像图片。...包括数据准备与处理、生成器网络结构、判别器网络结构、损失函数和优化器设置、模型训练过程以及最终生成的动漫头像图片展示。
1.2 自编码器的训练目标自编码器的训练目标是使重构误差最小化，通常采用均方误差（MSE）作为损失函数通过最小化重构误差，模型学习到如何将输入数据映射到潜在空间，并有效地重建输入。...去噪：去噪自编码器（Denoising Autoencoder）可以用于图像去噪，自动清除图像中的噪声。特征学习：自编码器能够自动提取数据中的有用特征，这对于分类或聚类任务非常有用。2....生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是另一种重要的生成模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator...3.2 GAN 的应用场景图像生成：GAN 在生成图像方面取得了显著进展，可以生成非常逼真的人脸、风景等。图像超分辨率：通过生成器增强低分辨率图像的质量。...图像到图像的翻译：如图像风格转换（例如将照片转换为油画风格）。4.
转置卷积能够有效地将CNN特征进行可视化[17]。DCGAN 的生成器使用转置卷积操作对图像进行上采样，这能够提升其生成高分辨率图像的质量。...图像特征属性相互纠缠，即使略微调整输入，会同时影响生成图像的多个属性。因此如何将ProGAN改为条件生成模型，或者增强其调整单个属性的能力，是一个不错的研究方向。...如上图所示，生成器和判别器的隐空间相连，以便它们共享更多的信息。更具体地说，在生成器的每个转置卷积的激活值通过1×1卷积映射到不同尺度的图像上。...DCGAN 和 LAPGAN 引入了转置卷积和上采样过程，这使得模型能生成更高分辨率的图像。...这种渐进式训练策略提高了判别器和生成器的学习稳定性，因此模型更容易学习如何生成高分辨率图像。
生成敌对网络框架 GAN是由Goodfellow等人设计的生成模型。在GAN设置中，以神经网络为代表的两个可微函数被锁定在游戏中。这两个参与者（生成器和鉴别器）在这个框架中有不同的角色。...我们将一个4层卷积网络用于生成器和鉴别器，进行批量正则化。训练该模型以生成SVHN和MNIST图像。以上是训练期间SVHN（上）和MNIST（下）发生器样本。...请注意，在此框架中，鉴别器充当正则二进制分类器。一半时间从训练集接收图像，另一半从发生器接收图像。 回到我们的冒险之旅，重现派对的票价，唯一的信息来源是我们朋友Bob的反馈。...首先，我们知道鉴别器从训练组和发生器接收图像。 我们希望鉴别器能够区分真实的和假的图像。每次我们通过鉴别器运行一个小批量的时候，我们都会得到logits。这些是来自模型的未缩放的值。...首先，生成器不知道如何创建类似于训练集中的图像。其次，鉴别器不知道如何将其接收的图像分类为真实的或假的。 结果，鉴别器接收两种非常不同类型的批次。
因此，图像生成器的最终架构如下所示： 当然，如果不知道这些卷积滤波器的权重是多少，我们的生成器模型现在能做的就是输出随机噪声。真糟糕。 我们现在需要的，除了一个充满图像的硬盘，还有一个丢失功能。...我们需要一些东西来告诉我们的生成器是错是对，也就是一个老师。 对于图像分类，这种损失函数几乎是数学之神赋予我们的。...输入：图像。输出：二进制值。 你明白了吗？这不仅仅是一个损失函数，而是一个完整的神经网络。 2.鉴别器 毫无疑问，区分真假图像的模型被称为鉴别器。...鉴别器试图执行二进制分类来预测哪些图像是真实的（通过输出“1”），哪些图像是假的（通过输出“0”）。在这一点上，鉴别器和提利昂·兰尼斯特的弓箭一样精确。...鉴别器更新它的参数，以便更好地对图像进行分类。 生成器使用鉴别器作为一个丢失函数，并相应地更新其参数，以便更好地生成看起来足够逼真的图像来欺骗鉴别器（即使鉴别器输出数字接近“0”）。
这种组合促进了生成特征提取（GFE）用于Mamba分类器，捕捉来自MRI和PET图像的空间特征。 多模态Mamba分类器：作者引入了一种Mamba分类器，旨在处理大规模信息和3D图像。...判别器促使生成器生成逼真的正电子发射断层扫描（PET）图像，并学会如何从磁共振成像（MRI）中提取特征，并将它们转换为PET特征，涵盖广泛的数据集。...一旦3D特征图转换为序列，它就会通过包含四个转换块的转换编码器。处理之后，序列被重新调整大小为，并由解码器用于生成PET图像。...为了解决长序列建模的挑战，作者采用了Mamba模型[10]。在处理并融合表格信息与图像信息后，序列被送入分类器，该分类器由六个Mamba块组成。Mamba块的架构如图3（A部分）所示。...然而，它并没有有效地利用这些图像的像素级信息。将3D MRI/PET数据直接转换为分类器的序列会导致序列长度过长，从而减慢训练过程。此外，大量图像信息的拼接也可能阻止分类器有效地融合尺度信息。
分类器和回归器都是歧视性学习的例子。通过反向传播训练的神经网络颠覆了我们认为关于大型复杂数据集的判别式学习的所有知识。在短短5至6年间，高分辨率图像的分类精度已从无用提高到了人类水平。...鉴别器是一个二进制分类器，用于区分输入是否 x是真实的（来自真实数据）还是伪造的（来自生成器）。...生成器的目的是欺骗鉴别器进行分类 x′=G(z)作为真实数据，即我们想要 D(G(z))≈1。...概括 生成对抗网络（GAN）由两个深层网络（生成器和鉴别器）组成。 生成器通过最大化交叉熵损失（即）来生成尽可能接近真实图像的图像，以欺骗鉴别器。maxlog(D(x′))....生成器 生成器需要映射噪声变量 z∈Rd，长度-d 向量，将RGB图像的宽度和高度设置为 64×64。使用转置卷积层来扩大输入大小的完全卷积网络 。
生成 3D 模型：GAN 将 2D 图像转换为 3D 模型，在医疗保健等领域非常有用，可用于为手术规划创建逼真的器官图像。 GAN 工作原理 GAN 由两个深度神经网络组成：生成器和判别器。...GAN 训练示例 让我们以图像到图像的转换为例，解释一下 GAN 模型，重点是修改人脸。 1. 输入图像：输入图像是一张真实的人脸图像。 2. 属性修改：生成器会修改人脸的属性，比如给眼睛加上墨镜。...评估：判别器尝试区分真实图像和生成图像。 6. 反馈回路：如果判别器正确识别出假图像，生成器会调整其参数以生成更逼真的图像。如果生成器成功欺骗了判别器，判别器会更新其参数以提高检测能力。...因此，生成器将抽象的高维输入转换为以视觉方式表示输入文本的连贯视频帧。 实现判别器层 在编写完生成器层之后，我们需要实现另一半，即判别器部分。...通过训练判别器准确地对帧进行分类，生成器同时接受训练以创建更令人信服的视频帧，从而骗过判别器。 编写训练参数 我们必须设置用于训练 GAN 的基础组件，例如损失函数、优化器等。
当前主要挑战在于如何将图像条件高效地融入 DiT 架构，同时在模型稳定性和大规模训练效率方面仍需创新。...构建 STIV 的配方解析 基础模型架构 STIV 基于 PixArt-Alpha 架构，通过冻结的变分自编码器（VAE）将输入帧转换为时空潜变量，并使用可学习的 DiT 块进行处理。...联合图像 - 文本无分类器引导（JIT-CFG） 无分类器引导（Classifier-Free Guidance, CFG）在文本到图像生成中表现出色，可以通过将概率质量引导到高似然区域来显著提升生成质量...在此基础上，我们提出了联合图像 - 文本无分类器引导（JIT-CFG），同时利用文本和图像条件进行引导，其速度估计公式为： 其中 s 为引导比例。...当 c_I=∅ 时，该方法退化为标准的 T2V 无分类器引导。
鉴别模型的任务是确定给定图像看起来是自然的（来自数据集的图像）还是人工创建的。 这基本上是一个二元分类器，它采用普通卷积神经网络（CNN）的形式。...生成器的任务是创建与原始数据分布类似的自然外观图像。 生成器试图蒙骗鉴别器，而鉴别器试图不被生成器蒙骗。当模型通过交替优化训练时，两种方法都被改进到“假图像与数据集图像无法区分”的点。...第一部分 鉴别者总是希望最大化其图像分类的正确率。 这里的图像是从原始数据分布中采样的，原始数据分布是真实数据本身。...3）模型输入和网络结构 我将图像的宽，高，channel和噪声参数作为模型的输入，随后生成器也会使用它们生成假图像。 生成器结构： ?...每个上采样层都代表一个转置卷积运算，即反卷积运算。 所有转置卷积的深度从1024一直减少到3 ，它表示RGB彩色图像。 最后一层通过双曲正切（tanh）函数输出28x28x3张量。
也就是说，给定参考图像，使用分类模型提取一组特征，所提出的生成模型可以根据它们其中不同的语义级别信息生成不同的图像样本。...2 架构 生成器与预训练的分类模型（预训练好并固定参数）协同工作：例如在实验中，使用在Places365数据集训练的VGG-16模型。...更具体地说，给定输入图像 ，将其输入分类模型，并通过获取模型不同层的激活得到一组特征图 。也就是说， ，其中 表示分类模型的第 层。然后将这些功能融合到生成器中，如下所示。...； 图3（b）描述了如何将特征图融合到生成器中。...分类模型的特征流动到生成器，是受 控制的：例如，全1时，通过整个特征图；全0，遮盖整个特征图；或者允许部分（测试时可由用户制定）。 整个网络基于self-attention GAN。
这是一种无监督算法，其中两个神经网络被训练为判别器和生成器。 ， 同时。 该技术可以根据随机噪声生成图像，判别器可以评估是否为原始图像。 经过进一步训练后，生成器网络可以生成逼真的图像。...训练此模型将创建一个功能强大的自编码器，可用于图像压缩。 图片转换 正如我们在应用部分中所了解的，可以将一个图像转换为另一个图像。...接下来，我们将看到生成器如何工作。 生成器 生成器具有编码器和解码器。 编码器将图像，问题和历史记录作为输入。 编码器首先关注 LSTM 的历史记录，并关注图像的输出。...输出伴随有产生嵌入的图像。 编码器生成的嵌入被解码器用来创建答案。 解码器由 RNN 制成。 编码器和解码器一起形成生成器，生成可能的答案。 接下来，我们将了解判别器的工作原理。...总结 在本章中，我们涵盖了与视频分类有关的各种主题。 我们看到了如何将视频拆分为帧，以及如何将图像中的深度学习模型用于各种任务。 我们介绍了一些特定于视频的算法，例如跟踪对象。
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