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(≧▽...本文将深入探讨生成对抗网络在图像生成和修复方面的应用，通过代码示例帮助读者更好地理解其工作原理。 什么是生成对抗网络（GAN）？...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。...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。...此外，生成对抗网络在其他领域也有着广泛的应用，未来随着技术的不断发展，我们可以期待更多创新的应用领域和更强大的GAN模型的涌现。
前几篇文章给大家分享了各种基于小波变换方法的图像融合例子，今天我将分享如何使用生成对抗网络来进行图像融合。...简单说明一下，FusionGAN是由生成网络和判别网络构成，生成网络采用的是VNet模型，判别网络采用的是常规分类网络，生成网络的输入是两幅多模态的原始图像，两幅原始图像经过VNet网络产生生成融合图像结果...，然后将金标准融合图像和生成网络的融合图像一起输入到分类结构的判别网络中去进行真假判别。...三、训练过程结果 FusionGAN的训练数据采用的是同一场景下的红外图像和自然图像，而红外图像与自然图像的融合图像是采用前面基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络方法来生成的。...首先是生成网络损失函数和判别网络损失函数曲线训练结果。 ? ? 然后是训练过程中生成的融合图像与金标准融合图像如下所示，可以看到随着不断训练生成的融合图像与金标准融合图像越来越相似。 ?
从这个题目可以看出，它与之前的pix2pix等相比，能够支持一生多。...1、论文原理 GAN的基本框架都是G和D两个模型，一个生成模型，一个判别模型，那么为了同时生成多个，那么这个G模型必须具备生成多样化图像的能力。...论文的基本框架如下： ? 要想让G拥有学习多个领域转换的能力，需要对生成网络G和判别网络D做如下改动。 在G的输入中添加目标领域信息，即把图片翻译到哪个领域这个信息告诉生成模型。...这样可以保证G中同样的输入图像，随着目标领域的不同生成不同的效果 除了上述两样以外，还需要保证图像翻译过程中图像内容要保存，只改变领域差异的那部分。...图像重建可以完整这一部分，图像重建即将图像翻译从领域A翻译到领域B，再翻译回来，不会发生变化。 同时模型为了支持多个数据集，需要增加mask来实现，即补位加0的办法。
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 本文主要讨论使用生成式对抗网络实现图像去模糊。...代码：https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan 生成对抗网络 在生成对抗网络中，两个网络进行对抗训练。生成器通过创建逼真的假输入来误导鉴别器。...usp=sharing 我们首先将图像分配到两个文件夹A（模糊）和B（清晰）。 模型 训练过程保持不变。首先，让我们看看神经网络架构！ 生成器 生成器旨在重现清晰的图像。网络基于ResNet模块。...它跟踪应用于原始模糊图像的演变。 ? DeblurGAN生成网络的结构 核心是用于对原始图像进行重新采样的9个ResNet模块。让我们看看Keras的实现。...它取两个图像之间的差异的均值。这可以改善生成对抗网络的收敛性。
前言 近年来，生成对抗网络(GAN)得到广泛的研究，已经在一些特定应用上与其它机器学习算法相结合，针对有监督学习、半监督学习、无监督学习任务都有许多新型算法涌现出来。...针对带标签数据的生成问题，一些研究者基于GAN的结构提出了条件式生成对抗网络的变体，其中典型的变体有 CGAN 和LAPGAN。...如图1所示，条件式生成对抗网络(CGAN)，在原始GAN的判别器和生成器的输入部分x与z，都加上一个额外的辅助信息y，一般是类别标签c。...而对于生成对抗网络训练中的真实数据集，可以被看作有标签数据，而由生成器随机生成的数据则可以被看作是无标签数据，基于此思路衍生的变体中比较典型的有SGAN与ACGAN。...二、GAN的应用 2.1 图像 目前GAN在图像处理和计算机视觉方面应用最为广泛，例如图像翻译、图像生成、图像超分辨率、目标检测、视频生成等领域的应用。
在本文中，我们依次介绍了pixel2pixel、cycleGAN、StarGAN、ModularGAN一系列文章，目的是探索GAN在图像翻译任务中的应用。...目前，图像翻译任务在图像风格化、超分辨率图像生成、颜色填充、白天黑夜的转换、四季变换等视觉领域都有着广泛的应用。...目前主流的深度生成模型主要基于生成对抗网络（GANs），它是通过生成器和判别器双方博弈的过程，迭代优化，训练网络。...如图1，它采用条件生成对抗网络（CGAN）结构，和原始的生成对抗网络相比， CGAN在生成器的输入和判别器的输入中都加入了条件y。这个y可以是任何类型的数据(可以是类别标签，或者其他类型的数据等)。...图1 CGAN基本网络结构图 整体的网络结构图如图2所示，其中生成器采用U-Net结构，目的是可以融合图像的底层特征；判别器采用PatchGAN结构，即判别器以类似于卷积核（大小N*N）的方式卷积滑动的穿过整个图像
具体来说，利用条件生成对抗网络对现实世界中物体颜色的分布进行建模，其中一种具有多层噪声的全卷积生成器被提出以增强多样性。...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。 ?...之前几种基于对抗网络的方法已经取得了巨大的成功，但这些方法无法捕获真实的插图分布，在某种意义上说它们缺乏精确的阴影，并不令人满意。...本文提出一种深度条件对抗架构：将条件框架与WGAN-GP以及感知损失进行了集成，以稳健地训练网络，使合成图像更加自然和真实。此外还引进了独立于合成数据的局部特征网络。...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。 ?
图片来源：pexels.com/@gravitylicious 生成对抗网络（GAN）是生成模型的一种神经网络架构。...生成对抗网络具有极为具体的使用案例，一开始这些案例理解起来会有些困难。 本文将回顾大量GAN的有趣应用，有助于你了解其能够解决的案例类型。...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。...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。
导语: 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。...将GAN网络的思想应用在图网络（network）特征表达是近一年新兴的课题，本文综述GAN模型在图网络表征学习方面的研究。...本文主要介绍生成对抗网络模型（Generative Adversarial Network）在图表征学习中的最新进展。...GraphGAN采用GAN网络中常见的对抗机制：生成器G尽可能的逼近Ptrue(V|Vc)以找到与Vc的相邻节点极其相似的节点来欺骗判别器D，而判别器D则会反过来检测给定的节点V是Vc的真实邻居还是由生成器生成的...小结 本文介绍了生成对抗网络模型在图表征学习中的基本方法（GraphGAN）、在社区发现任务中的应用（CommunityGAN）以及作为模型的正则项构建更复杂的图表征模型（NetRA）。
生成对抗网络（GANs）在AIGC中的应用 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是近年来在人工智能生成内容（Artificial Intelligence...GANs通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——之间的对抗训练，实现了从噪声中生成高质量、逼真的图像和其他类型的内容。...文本生成 尽管GANs主要用于图像生成，但其生成对抗的思想也被引入到文本生成领域。SeqGAN和TextGAN是两种将GANs应用于文本生成的典型模型。...尽管生成对抗网络（GANs）在AIGC领域取得了巨大的成功，但其应用仍面临一些挑战，如训练不稳定性、模式崩溃（Mode Collapse）、对计算资源的需求等。...结论 生成对抗网络（GANs）在AIGC中的应用展示了其强大的生成能力和广泛的应用前景。通过改进训练稳定性、增强生成样本的多样性和减少计算资源需求，研究者们不断推动GANs技术的发展。
选自arXiv 作者：Eirikur Agustsson等 机器之心编译 参与：白妤昕、刘晓坤 本文提出了一个基于生成对抗网络的极端学习图像压缩框架，能生成码率更低但视觉效果更好的图像。...图 1：以对抗损失训练得到的全局生成压缩网络产生的图像，以及相应的 BPG 结果对比 [1]。 引言 基于深度神经网络（DNN）的图像压缩系统，简称深度压缩系统，近来已成为热门研究领域。 ?...在本文中，研究者提出并研究了基于生成对抗网络（GAN）的极端图像压缩框架，其中图像的码率低于 0.1 bpp。他们提出了一个基本的 GAN 公式，用于深度图像压缩，从而生成不同程度的内容。...与先前的深度图像压缩技术相比，该技术将对抗损失应用于图像补丁的伪像抑制 [6,14] 和纹理细节生成 [15] 或缩略图表征学习 [16]，该框架的生成器/解码器由多尺度判别器训练，适用于全分辨率图像...我们研究两种操作模式（对应于无条件和有条件的生成对抗网络 [11,17]），即 全局性生成压缩（GC），保留整体图像内容，同时生成不同尺度的结构，例如建筑立面上的树叶或窗户的树叶； 选择性生成压缩（SC
生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)是基于可微生成器网络的另一种生成式建模方法。生成式对抗网络基于博弈论场景，其中生成器网络必须与对手竞争。...生成网络直接产生样本 。其对手，判别器网络(dircriminator network)试图区分从训练数据抽取的样本和从生成器抽取的样本。...判别器出发由 给出的概率值，指示x是真实训练样本而不是从模型抽取的伪样本的概率。形式化表示生成对抗网络中学习的最简单方法是零和游戏，其中函数 确定判别器的受益。...Denton表明一系列的条件GAN可以被训练为首先生成非常低分辨率的图像，然后增量地向图像添加细节。由于使用拉普拉斯金字塔来生成包含不同细节水平的图像，这种技术被称为LAPGAN模型。...以这种方式添加高斯噪声的生成网络从相同分布中采样，即，从使用生成器网络参数化条件高斯分布的均值所获得的分布采样。Dropout似乎在判别器中很重要，在计算生成网络的梯度时，单元应当被随机地丢弃。
实际受益于使用生成对抗网络的应用包括：从基于文本的描述生成艺术品和照片、放大图像、跨域翻译图像 （例如，将白天的场景改为夜间）及许多其他应用。...StackGAN 的两阶段架构基于 cGAN 的思想来解决这一问题，就像作者在论文中说的那样：通过对阶段一结果和文本的再次调节，阶段二生成对抗网络学习捕捉阶段一生成对抗网络遗漏的文本信息，并为对象绘制更多细节...模型分布支持通过粗对齐得到的低分辨率图像与图像分布支持得到了较好的交叉概率。而这正是阶段二生成对抗网络能够产生更好高分辨率图像的根本原因。...SRGAN 利用生成对抗网络的对抗性，与深度神经网络相结合，学习如何生成放大的图像（最高可达到原始分辨率的四倍）。...以下总结可以帮助你选择适合你的应用的生成对抗网络。 cGAN：控制（如限制）生成对抗网络的分类应进行训练。 StackGAN：将基于文本的描述用作创建图像的命令。
导言 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是深度学习领域的一项重要技术，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。...GANs基础概念 1.1 GANs结构 生成对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器的任务是接收潜在空间中的随机向量，并生成与真实数据相似的样本。...判别器则负责判别输入的数据是真实的还是由生成器生成的。这两个网络通过对抗训练的方式相互影响，最终达到生成逼真样本的效果。...GANs在图像生成中的应用 GANs在图像生成领域取得了显著的成功。以下是GANs在实际图像生成任务中的一些应用。 2.1 生成逼真图像 GANs能够生成逼真的图像，模仿训练数据中的分布。...总结 生成对抗网络（GANs）是深度学习领域的重要成果，其在图像生成、风格迁移等任务上的应用展现了强大的生成能力。然而，GANs的训练和应用仍面临一些挑战，如训练稳定性、模式崩溃等问题。
用一个形象的例子解释就是：GAN就好比是一个大的网络，在这个网络中有两个小的网络，一个是生成网络，可以当做是制作假钞的人， 而另一个是鉴别网络，也就是鉴别假钞的人。...对于生成网络的目标就是去欺骗鉴别器，而鉴别器是为了不被生成器所欺骗。模型经过交替的优化训练，都能得到提升，理论证明，最后生成模型最好的效果是能够让鉴别器真假难分，也就是真假概率五五开。...上图是生成对抗网络的结构示意图，鉴别器接受真实样本和生成器生成的虚假样本，然后判断出真假结果。生成器接受噪声，生成出虚假样本。...而且在神经网络中的实践中，它也不存在。不过这方法在ML中太常见了，因此就忽略了。最优判别器在极小极大博弈中，首先固定生成器G，最大化价值函数，从而得出最优判别起D。...并且有前面的推导可知， 实际上与分布 和 之间的JS散度只相差了一个常数项，因此这样的循环对抗过程能表述为：给定 ，最大化 以求得 ，即 ;固定 ，计算 ，求得更新后的 ;固定
GAN属于生成模型，使用生成数据分布PGP_{G}去无限逼近数据的真实分布PdataP_{data}。衡量两个数据分布的差异有多种度量，例如KL散度等，但是前提是得知道PGP_{G}。...去生成数据分布PGP_{G}。...例如： 输入唐诗三百首，输出机器写的唐诗 输入一堆动漫人物的照片，输出机器生成的动漫人物照片 该问题的核心是原数据有其分布PdataP_{data}，机器想要学习新的分布PGP_{G}去无限逼近PdataP...整体来看，generator和discriminator构成了一个网络结构，通过设置loss，保持某一个generator和discriminator参数不变，通过梯度下降更新另外一个的参数即可。...通常，GG是神经网络。
生成式对抗网络 GAN 是 2014 年由 Goodfellow 提出的一种新颖的生成式模型，随后得到了快速发展。...Goodfellow 本人提出的是无条件的 GAN；之后出现了能生成不同类别图像的有条件的 GAN；基于卷积神经网络的 DCGAN；可以加入潜在因素，生成不同风格的 InfoGan；彻底解决 GAN 训练不稳定问题的...从 GAN 的原论文出发，借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释，完成原 GAN 的推导、证明与实现。...资源 | 谷歌开源TFGAN：轻量级生成对抗网络工具库 为使开发者更轻松地使用 GAN 进行实验，谷歌最近开源了 TFGAN，一个实现轻松训练和评估 GAN 的轻量级库。...它为开发者轻松训练 GAN 提供了基础条件，提供经过完整测试的损失函数和评估指标，同时提供易于使用的范例，这些范例展示了 TFGAN 的表达能力和灵活性。
学习目标 目标 了解GAN的作用 说明GAN的训练过程 知道DCGAN的结构 应用 应用DCGAN模型实现手写数字的生成 5.1.1 GAN能做什么 GAN是非监督式学习的一种方法，在2014...GAN主要用途： 生成以假乱真的图片 生成视频、模型 5.1.2 什么GAN 5.1.2.1 定义 生成对抗网络(Generative Adversarial Network，简称GAN)，主要结构包括一个生成器...生成器（Generator），能够输入一个向量，输出需要生成固定大小的像素图像 判别器（Discriminator），用来判别图片是真的还是假的，输入图片（训练的数据或者生成的数据），输出为判别图片的标签...最终可以这样： 5.1.2.4 G、D结构 G、D结构是两个网络，特点是能够反向传播可导计算要介绍G、D结构，需要区分不同版本的GAN。...ReLU，生成器除了最后输出层使用tanh其它层全换成ReLU 5.1.3 案例：GAN生成手写数字图像 5.1.3.1 案例演示与结果显示 迭代不同次数生成的图片效果 1次 50 2000次
概述 生成对抗网络GAN（Generative adversarial nets）[1]是由Goodfellow等人于2014年提出的基于深度学习模型的生成框架，可用于多种生成任务。...从名称也不难看出，在GAN中包括了两个部分，分别为”生成”和“对抗”，整两个部分也分别对应了两个网络，即生成网络（Generator） 和判别网络（Discriminator） ，为描述简单，以图像生成为例...这样的一个过程就构成了一个动态的“博弈”。最终，GAN希望能够使得训练好的生成网络 生成的图片能够以假乱真，即对于判别网络 来说，无法判断 生成的网络是不是真实的。...GAN的框架结构 GAN的框架是由生成网络 和判别网络 这两种网络结构组成，通过两种网络的“对抗”过程完成两个网络的训练，GAN框架由下图所示： 由生成网络 生成一张“Fake image”...总结 生成对抗网络GAN中通过生成网络 和判别网络 之间的“生成”和“对抗”过程，通过多次的迭代，最终达到平衡，使得训练出来的生成网络 能够生成“以假乱真”的数据，判别网络 不能将其从真实数据中区分开
当前流行的方法通过使用生成对抗网络重建具有较好感知质量的结果。但重建损失和对抗性损失侧重于合成不同频率的内容，简单地将它们一起应用通常会导致频率间的冲突。...它将L1重建损失应用于分解的低频段，将对抗性损失应用于高频段，从而在完成空间域图像的同时有效地减轻频间冲突。...为充分利用来自局部区域的信息和来自全局域（数据集）的信息，提出一种新的绘制方法，包括三个阶段 : 噪声重启、特征重绘、局部细化，利用特征级别、局部区域级别、生成对抗网络的强大表示能力来绘制整个图像。...本文提出一种用于图像修复的新型双流网络，以耦合方式进行结构约束的纹理合成，以及纹理引导的结构重建，可以更好地相互利用以获得更合理的生成。...提出DSD-GAN，在 UV 空间和图像空间中应用两个判别器，以互补的方式学习结构和纹理细节。
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