最近，人们对从单个图像而不是从大型数据集学习生成模型的潜力产生了兴趣。这项任务意义重大，因为它意味着生成模型可以用于无法收集大型数据集的领域。然而，训练一个能够仅从单个样本生成逼真图像的模型是一个难题。在这项工作中，我们进行了大量实验，以了解训练这些方法的挑战，并提出了一些最佳实践，我们发现这些实践使我们能够比以前的工作产生更好的结果。一个关键点是，与之前的单图像生成方法不同，我们以顺序的多阶段方式同时训练多个阶段，使我们能够用较少的阶段来学习提高图像分辨率的模型。与最近的最新基线相比，我们的模型训练速度快了六倍，参数更少，并且可以更好地捕捉图像的全局结构。
Transformer不仅在自然语言表达方面表现出色，在计算机视觉方面的潜力也被挖掘出来，不断称霸各大CV榜单。
本文采用的是同时、端到端地进行多阶段训练，但这容易导致过拟合（作者指出减小低阶段的学习率可以在一定程度上缓解），也就是所生成的图像与训练图像几乎没有区别。
Logo是一个品牌的身份象征，它可以帮助人们记住你的品牌并与之结合。所以，设计一个好看的logo重要性不需要过多强调，虽然我们可以去选择那些专业的设计师来帮我们量身定制，但往往创业初期囊中羞涩，使用在线 AI logo生成器是更加简单性价比高的选择。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOT
超分辨率（SR）方法指的是从低分辨率输入生成高分辨率图像或视频的过程。这些技术几十年来一直是研究的重要课题，早期的 SR 方法依赖于空间插值技术。虽然这些方法简单且有效，但上转换图像的质量受到其无法生成高频细节的能力的限制。随着时间的推移，引入了更复杂的方法，包括统计、基于预测、基于块或基于边缘的方法。然而，最显著的进步是由新兴的深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNNs）带来的。尽管卷积神经网络（CNNs）自 20 世纪 80 年代以来就存在，但直到 20 世纪 90 年代中期，由于缺乏适合训练和运行大型网络的硬件，它们才开始在研究社区中获得广泛关注。
选自arXiv 作者：David W. Romero等 机器之心编译 编辑：陈萍 本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上
来源：机器之心 本文约2400字，建议阅读5分钟 来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOTA ！ 1998 年 L
对场景进行高分辨率的高保真渲染是计算机视觉和图形学领域的一个长期目标。实现这一目标的主要范式是精心设计一个场景的三维模型，再加上相应的光照模型，使用逼真的相机模型渲染输出高保真图像。生成对抗网络（GAN）已经成为一类强大的可以实现高保真高分辨率图像合成的生成模型。这种二维模型的好处之一是他们可以使用便于获得的大量图像进行训练。然而，将 GAN 扩展到三维则相对困难，因为用于监督的三维真实模型难以获得。近期，3D-aware GAN 解决了人工制作的三维模型以及缺乏三维约束的用于图像合成的 2D GAN 之间的不匹配问题。3D-aware GAN 由三维生成器、可微分渲染以及对抗训练组成，从而对新视角图像合成过程中的相机位姿以及潜在的场景的对象形状、外观等其他场景性质进行显式控制。GRAF 采用了 NeRF 中基于坐标的场景表示方法，提出了一种使用基于坐标的 MLP 和体渲染的 3D-aware GAN，将基于 3D 感知的图像合成推进到更高的图像分辨率，同时基于物理真实且无参数的渲染，保持了场景的三维一致性。然而在三维场景进行密集采样会产生巨大的消耗，同时三维的内容经常与观察视角纠缠在一起，而进行下游应用时，场景的三维表征往往需要集成到物理引擎中，因此难以直接获得场景三维内容的高分辨率表征。许多近期的方法通过将 MLP 移出场景表征从而加速了新视角合成的训练速度，通过优化稀疏体素证明了 NeRF能够获得高保真图像的原因不是由于其使用了 MLP ，而是由于体渲染和基于梯度的优化模式。
DCGAN是第一个使用全卷积网络做数据生成的GAN，生成器和判别器都采用了4层的网络结构。
最近，国外两个技术宅Justin Pinkney和Doron Adler开发了一种AI「神奇」，分分钟秒变「迪士尼脸」。假如你想知道自己在迪士尼动画里会是什么样子，只要在网站上上传一张照片就能解锁了。
神奇宝贝已经是一个家喻户晓的动画了，我们今天来确认是否可以使用深度学习为他自动创建新的Pokemon。
图像翻译，指从一副图像到另一副图像的转换。可以类比机器翻译，一种语言转换为另一种语言。下图就是一些典型的图像翻译任务：比如语义分割图转换为真实街景图，灰色图转换为彩色图，白天转换为黑夜……
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。此外，该框架可
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。
在图像处理方面，机器学习实践者们正在逐渐转向借助生成对抗网络的力量，本文带你了解其中五种生成对抗网络，可根据自己的实际需求进行选型。
图像超分辨率是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，这种重建不仅指令图像变得清晰锐利，同时还表示模型需要利用图像的高级语义信息重建出丢失的信息。因此这实际上是一个比较困难的任务，不过目前基于卷积神经网络或生成对抗网络的方法还是有比较好的效果。
GAN作为一种强有力的生成模型，其应用十分广泛。最为常见的应用就是图像翻译。所谓图像翻译，指从一幅图像到另一幅图像的转换。可以类比机器翻译，一种语言转换为另一种语言。常见的图像翻译任务有：
小物体（即32×32像素以下的物体）的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题，我们设计了创新的体系结构，并发布了新的数据集。尽管如此，许多数据集中的小目标数量不足以进行训练。生成对抗性网络（GAN）的出现为训练体系结构开辟了一种新的数据增强可能性，而无需为小目标注释巨大数据集这一昂贵的任务。 在本文中，我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程，该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合，以实现高质量的合成数据。我们的流水线的主要组件是DS-GAN，这是一种基于GAN的新型架构，可以从较大的对象生成逼真的小对象。实验结果表明，我们的整体数据增强方法将最先进模型的性能提高了11.9%AP@。在UAVDT上5 s和4.7%AP@。iSAID上的5s，无论是对于小目标子集还是对于训练实例数量有限的场景。
机器之心报道 编辑：杜伟 在生成式 AI 盛行的今天，英伟达在文本生成视频领域更进了一步，实现了更高分辨率、更长时间。 要说现阶段谁是 AI 领域的「当红辣子鸡」？生成式 AI 舍我其谁。包括 ChatGPT 等对话式 AI 聊天应用、Stable Diffusion 等 AI 绘画神器在内，生成式 AI 展示的效果深深地抓住了人们的眼球。 我们以图像生成模型为例，得益于底层建模技术最近的突破，它们收获了前所未有的关注。如今，最强大的模型构建在生成对抗网络、自回归 transformer 和扩散模型（dif
选自WordPress 作者：Alexia Jolicoeur-Martineau 机器之心编译 参与：李泽南 生成对抗生成网络（GAN）被认为是近年来机器学习界的一大发现，在它的基础上开发各种新算法是很多科研人员努力的方向。近日，毕业于魁北克大学的 Alexia Jolicoeur-Martineau 开始尝试使用猫咪图片来训练不同的对抗生成网络，并把代码和结果公开。目前他已经测试了四种不同 GAN 的效果，Meow Generator 引起了众多学者的兴趣。有人打趣地评论道：由于网络中存在大量猫图，这种
最近英伟达在 GAN 领域最大的研究突破莫过于 StyleGAN2 了。这一新的研究提升了生成图像的质量，实现了最新的 SOTA。论文公开的同时，英伟达也公开了相关的代码和 Colab 笔记，你可以直接在线使用。
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大家好，今天向大家介绍一篇由英国顶级AI研究机构deep mind与英国国家气象局合作发表于nature杂志上的文章。本文章的题目：是使用雷达的深度生成模型进行熟练的降水临近预报。本文开发了一种名为DGMR的深度学习方法，可以准确的预测未来90分钟内下雨的可能性。
图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上情况中，受采集设备与环境、网络传输介质与带宽、图像退化模型本身等诸多因素的约束，我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、无成块模糊的理想高分辨率图像。提升图像分辨率的最直接的做法是对采集系统中的光学硬件进行改进，但是由于制造工艺难以大幅改进并且制造成本十分高昂，因此物理上解决图像低分辨率问题往往代价太大。由此，从软件和算法的角度着手，实现图像超分辨率重建的技术成为了图像处理和计算机视觉等多个领域的热点研究课题。
近年来在生成图像建模中，生成对抗网络（GAN）的应用越来越多。基于样式（style-based）的 GAN 可以生成不同层次的细节，大到头部形状、小到眼睛颜色，它在高保真图像合成方面实现了 SOTA，但其生成过程的计算复杂度却非常高，难以应用于智能手机等移动设备。
尽管Transformer在广泛的视觉任务中取得了诱人的成功，但在高分辨率图像生成建模方面，Transformer还没有表现出与ConvNets同等的能力。在本文中，我们试图探索使用Transformer来构建用于高分辨率图像合成的生成对抗性网络。为此，我们认为局部注意力对于在计算效率和建模能力之间取得平衡至关重要。因此，所提出的生成器在基于风格的架构中采用了Swin Transformer。为了实现更大的感受野，我们提出了双重关注，它同时利用了局部窗口和偏移窗口的上下文，从而提高了生成质量。此外，我们表明，提供基于窗口的Transformer中丢失的绝对位置的知识极大地有利于生成质量。所提出的StyleSwan可扩展到高分辨率，粗糙的几何结构和精细的结构都得益于Transformer的强大表现力。然而，在高分辨率合成期间会出现块伪影，因为以块方式执行局部关注可能会破坏空间相干性。为了解决这个问题，我们实证研究了各种解决方案，其中我们发现使用小波鉴别器来检查频谱差异可以有效地抑制伪影。大量实验表明，它优于现有的基于Transformer的GANs，尤其是在高分辨率（例如1024×1024）方面。StyleWin在没有复杂训练策略的情况下，在CelebA HQ 1024上优于StyleGAN，在FFHQ-1024上实现了同等性能，证明了使用Transformer生成高分辨率图像的前景。
Paper title: Synthesizing Anyone, Anywhere, in Any Pose
但英伟达并不过度骄傲，自StyleGAN发表以来，团队就一直研究它的弱点，然后想办法拯救。
图像超分辨率技术指的是根据低分辨率图像生成高分辨率图像的过程，该技术希望根据已有的图像信息重构出缺失的图像细节。视频超分辨率技术则更加复杂，不仅需要生成细节丰富的一帧帧图像，还要保持图像之间的连贯性。
笔者最近在集中时间学习对抗生成网络（GAN），特别是深度生成先验进行多用途图像修复与处理，需要对图像修复与处理经典论文进行回顾和精读。 将从图像修复与处理的经典之作DGP《Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation》开始，重启精读之路。 7月14日，算法大咖1小时精讲Gan论文 扫码0.1元预约直播 提供代码数据集哈 DGP提出了一种挖掘GAN中图像先验的方式，在多个任务上揭示了GA
【新智元导读】 作者用 DCGAN，WGAN，WGAN-GP 和 LSGAN 等生成对抗网络（GAN），使用拥有1万张猫的图片的 CAT 数据集做“生成猫咪的脸”的实验。结果有非常好的，也有不够好的，作者进行了分析并提出一些改进的方法。这个研究被GAN的提出者 Ian Goodfellow，Andrew Ng 等人在推特推荐，可以说是非常有趣的深度学习应用了。 我尝试使用生成对抗网络（GAN）来生成猫的脸。我想分别以较低和较高的分辨率使用 DCGAN，WGAN，WGAN-GP 以及 LSGAN。使用的数据集
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。同时，由于 GAN 无需显式建模任何数据分布就可生成Real-like的样本，因此已经广泛应用到了诸如计算机视觉、自然语言处理等领域中。
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。
大家好，今天开设新专栏《GAN模型结构》。在这个专栏中，我们会讲述各种各样的GAN的网络结构及其在各类任务中的应用。
作者：Yuming Du, Robin Kips, Albert Pumarola, Sebastian Starke, Ali Thabet, Artsiom Sanakoyeu
文章：Small-Object Detection in Remote Sensing Images with End-to-End Edge-Enhanced GAN and Object Detector Network
地址：https://www.zhihu.com/people/qi-yue-wu-yi-51-6
两年一度的国际计算机视觉大会 (International Conference on Computer Vision，ICCV) 将于 2019 年 10 月 27 日 - 11 月 2 日在韩国首尔举行，近日论文收录名单揭晓，腾讯优图共有13篇论文入选，居业界实验室前列，其中3篇被选做口头报告（Oral），该类论文仅占总投稿数的4.3%（200/4323）。
创建可靠且实时的 3D 姿势估计器的当前困难包括这样的事实：几乎没有训练数据，以及必须考虑遮挡的事实。例如，如果特定身体部位被阻挡而不能看到，则姿势估计器仍必须能够从身体其余部分的位置推断出其位置。
腾讯旗下顶级视觉研发平台腾讯优图，官宣有13篇论文入选，居业界实验室前列，其中3篇被选做口头报告（Oral），该类论文占总投稿数的4.3%（200/4323）。
今天分享一篇被CVPR 2020接收的论文，这篇论文与生成对抗GAN相关，题目为“MSG-GAN: Multi-Scale Gradient GAN for Stable Image Synthesis”（MSG-GAN:用于稳定图像合成的多尺度梯度GAN）。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】GAN模型也有变大的潜力！ AIGC爆火的背后，从技术的角度来看，是图像生成模型的架构发生了巨大的变化。 随着OpenAI发布DALL-E 2，自回归和扩散模型一夜之间成为大规模生成模型的新标准，而在此之前，生成对抗网络（GAN）一直都是主流选择，并衍生出StyleGAN等技术。 从GAN切换到扩散模型的架构转变也引出了一个问题：能否通过扩大GAN模型的规模，比如说在 LAION 这样的大型数据集中进一步提升性能吗？ 最近，针对增加StyleGA
机器之心报道 编辑：张倩、小舟 在文生图领域，扩散模型似乎已经一统天下，让曾经也风头无两的 GAN 显得有些过时。但两相比较，GAN 依然存在不可磨灭的优势。这使得一些研究者在这一方向上持续努力，并取得了非常实用的成果。相关论文已被 CVPR 2023 接收。 图像生成是当前 AIGC 领域最热门的方向之一。近期发布的图像生成模型如 DALL・E 2、Imagen、Stable Diffusion 等等，开创了图像生成的新时代，实现了前所未有的图像质量和模型灵活性水平。扩散模型也成为目前占据主导地位的范式
动画肖像合成对于电影后期制作、视觉效果、增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 远程呈现应用程序至关重要。高效的可动画肖像生成器需要能在细粒度级别上全面控制刚性头部姿势、面部表情和凝视方向来合成不同的高保真肖像。该任务的主要挑战在于如何在生成设置中通过动画建模准确的变形并保留身份，即仅使用 2D 图像的非结构化语料库进行训练。
StyleGAN 架构展示了高质量 RGB 图像生成，但是它们仅针对生成单个 RGB 视图，而不是 3D 内容。本文提出的 StyleSDF 是一种生成 3D 一致的高分辨率（1024 × 1024） RGB 图像和几何图形的方法。相关的 3D 生成模型通过基于坐标的多层感知器(MLP)实现形状和外观的合成，然而这些工作往往需要 3D 或多视图数据进行监督，这些数据很难收集，并且由于它们依赖于昂贵的体积场采样，现有算法大多仅限于低分辨率的渲染输出。
生成对抗网络（Generative adversarial network，GAN）由生成模型和判别模型构成，生成模型获取真实数据的概率分布，判别模型判断输入是真实数据还是生成器生成的数据，二者通过相互对抗训练，最终使生成模型学习到真实数据的分布，使判别模型无法准确判断输入数据的来源。生成对抗网络为视觉分类任务的算法性能的提升开辟了新的思路，自诞生之日起至今已经在各个领域产生了大量变体。
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