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训练GAN16个trick

#3:使用一个具有球形结构z在做插值(interpolation)时,在大圆(great circle)上进行Tom White论文“Sampling Generative Networks”- #6:使用Soft和Noisy标签Label平滑,也就是说,如果有两个目标label:Real=1 和 Fake=0,那么对于每个新样本,如果是real,那么把label替换为0.7~1.2之间值 ;如果样本是fake,那么把label替换为0.0~0.3之间值。 #13:给输入增加时间衰减给D输入增加一些人工(Arjovsky et. al., Huszar, 2016)给G每一层增加一些高斯(Zhao et. al. EBGAN)? #14:多训练判别器D特别是在加时候?#15:避开离散空间将生成结果作为一个连续预测??#16:离散变量使用一个嵌入层给图像增加额外通道保持嵌入维度低和上采样以匹配图像通道大小?

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ICCV 2017:训练GAN16个技巧,2400+星(PPT)

#3:使用一个具有球形结构z在做插值(interpolation)时,在大圆(great circle)上进行Tom White论文“Sampling Generative Networks”- #6:使用Soft和Noisy标签Label平滑,也就是说,如果有两个目标label:Real=1 和 Fake=0,那么对于每个新样本,如果是real,那么把label替换为0.7~1.2之间值 ;如果样本是fake,那么把label替换为0.0~0.3之间值。 #13:给输入增加时间衰减给D输入增加一些人工(Arjovsky et. al., Huszar, 2016)给G每一层增加一些高斯(Zhao et. al. EBGAN)? #14:多训练判别器D特别是在加时候?#15:避开离散空间将生成结果作为一个连续预测??#16:离散变量使用一个嵌入层给图像增加额外通道保持嵌入维度低和上采样以匹配图像通道大小?

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    Tensorflow生成模型收集: GANs与VAEs

    以下结果可以用命令重现:python main.py --dataset mnist --gan_type --epoch 25 --batch_size 64生成所有结果都是抽取。?? infoGAN倾向于忽略矢量。它导致同一类中不同样式不能被表示。InfoGAN:操纵两个连续代码?变分自编码器(VANs)列表? (VAE为2x z_dim,GAN为1)以下结果可以用命令重现:python main.py --dataset mnist --gan_type --epoch 25 --batch_size 64生成所有结果都是抽取 有条件生成每一行都有相同向量,每一列都有相同标签条件。?同时对CGAN结果进行了比较,比较了CVAE和CGAN生成图像。 此外,还对GAN结果进行了比较,比较了VAE和GAN生成图像。有条件生成每一行都有相同向量,每一列都有相同标签条件。?同时对CGAN结果进行了比较,比较了CVAE和CGAN生成图像。

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    【杂谈】除了生成图像(造假),GAN如何给目标检测,图像分割,图像增强等问题打辅助?

    欢迎大家来到《知识星球》专栏,在GAN刚刚诞生时候,确只是用于生成图像造造假,做做数据增强,但是后来研究人员发现对抗思想是一个非常好东西,几乎可以用于所有领域,今天介绍几个GAN在经典计算视觉问题中进行辅助案例 作者&编辑 | 言有三1 GAN与目标检测目标检测估计是计算视觉领域里从业者最多领域了,其中小目标,大姿态等都是经典难题,GAN在其中真是很有作为,我们已经开始整理。 与图像降图像在产生和传输过程中都会受到干扰,因此图像降是一个非常基础问题,生成式模型GAN在捕捉分布上有天然优势。 基于深度学习图像降面临一大难题就是没有成对真实和无数据,GCBD(GAN-CNN Based Blind Denoiser)方法使用GAN从真实带图像中采集,获得真实成对图用于降模型训练 真实和无图像获取是将深度学习应用于降问题关键,基于GAN等无监督模型方式值得重点关注。参考文献 Chen J, Chen J, Chao H, et al.

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    GAN起源

    例如下图就是一个例子,左边是一个熊猫,但是添加了少量变成右图后,分类器给出预测类别却是长臂猿,但视觉上左右两幅图片并没有太大改变。?所以为什么在简单添加了后会误导分类器呢? 而做不到泛化到所有数据分类器,其实就会过拟合训练集数据,这也就是我们可以利用一点。我们可以给图片添加一个非常接近于 0 ,这可以通过控制 L2 范数来实现。 因为在 L2 范数看来,对于熊猫和长臂猿决策边界并没有那么远,添加了非常微弱图片可能就远离了熊猫决策边界内,到达长臂猿预测范围内,因此欺骗了分类器。 除了这种简单添加,还可以通过图像变形方式,使得新图像和原始图像视觉上一样情况下,让分类器得到有很高置信度错误分类结果。 两个网络工作原理可以如下图所示,D 目标就是判别真实图片和 G 生成图片真假,而 G 是输入一个来生成图片,并努力欺骗 D 。?

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    【杂谈】那些底层图像处理问题中,GAN能有什么作为?

    作者&编辑 | 言有三1 GAN与图像降图像在产生和传输过程中都会受到干扰,因此图像降是一个非常基础问题,生成式模型GAN在捕捉分布上有天然优势。 基于深度学习图像降面临一大难题就是没有成对真实和无数据,GCBD(GAN-CNN Based Blind Denoiser)方法使用GAN从真实带图像中采集,获得真实成对图用于降模型训练 真实和无图像获取是将深度学习应用于降问题关键,基于GAN等无监督模型方式值得重点关注。参考文献 Chen J, Chen J, Chao H, et al. 另外,着生成对抗网络GAN发展,生成器和判别器对抗学习制在图像生成任务中展现出很强大学习能力。 由于需要重建是被遮挡区域,所以该损失需要在掩膜M作用下,掩膜可以在训练时产生,比如产生不超出原图大小14区域。另一部分就是对抗损失,用于使生成结果图更加真实。?

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    GAN图片生成

    由于GAN训练导致动态平衡,GAN可能会以各种方式陷入困境。在训练期间引入性有助于防止这种情况。我们以两种方式引入性:通过在鉴别器中使用dropout并通过向鉴别器标签添加。 Generator首先,开发一个生成器模型,该模型将矢量(从潜在空间 - 在训练期间将采样)转换为候选图像。 GAN通常出现许多问题之一是生成器卡在生成看起来像图像。 对于每个epoch,执行以下操作:在潜在空间中绘制点();在生成器中使用生成图像;将生成图像与实际图像混合;使用这些混合图像训练鉴别器,并使用相应目标:要么“真实”(对于真实图像 )要么“假”(对于生成图像);在潜在空间中绘制新点;使用这些向量训练gan,目标都是“这些都是真实图像。” combined_images = np.concatenate() #标签 labels = np.concatenate() labels += 0.05 * np.random.random(labels.shape)#加

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    在TensorFlow中对比两大生成模型:VAE与GAN

    选自GitHub器之心编译参与:路雪、李泽南变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)是复杂分布上无监督学习最具前景两类方法。 GAN GAN 是根据给定先验分布生成数据另一种方式,包括同时进行两部分:判别器和生成器。 判别器用于对「真」图像和「伪」图像进行分类,生成器从中生成图像(通常叫作本征向量或代码,该通常从均匀分布(uniform distribution)或高斯分布中获取)。 代码只是从先验分布中对本征变量采样。有很多种方法可以克服该挑战,包括:使用 VAE 对本征变量进行编码,学习数据先验分布。 这听起来要好一些,因为编码器能够学习数据分布,现在我们可以从分布中进行采样,而不是生成。训练细节 我们知道两个分布 p(真实分布)和 q(估计分布)之间交叉熵通过以下公式计算:?

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    不要怂,就是GAN

    我们看一个最简单GAN结构图:GAN结构图图中最左边Z就是我们输入,它是一个,目在于生成一张符合我们要求图片,比如一张特征人脸、猫等。 G就是一个生成器(Generator),它是一个需要训练神经网络,输入,通过G来转化成一张图片。着训练,我们希望生成图片效果越来越好。 步骤简单描述如下,每个batch轮流训练G和D:从X中拿出一张真图片令G根据Z生成一张假图片让D判断上述两张照片谁真谁假回馈G令其生成更逼真图片上面我们用输入是,目是为了生成一张图片 如果输入是,那就是单纯图像生成,而不是转换,但更常见应用可能是转换风格,所以我们能不能把输入改成图片呢?肯定可以。改成输入图片我们只需要在原有结构上做一点点修改。 cycleGAN结构图现在本文最绕部分来了,上图就是cycleGAN结构,还记不记得GAN结构,有生成器G、鉴别器D、训练集X和输入Z。

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    英伟达再出GAN神作!多层次特征风格迁移人脸生成器

    这款新型 GAN 生成器架构借鉴了风格迁移研究,可对高级属性(如姿势、身份)进行自动学习和无监督分割,且生成图像还具备变化(如雀斑、头发)。 可以看到风格每个子集控制图像有意义高级属性。变化?图 4. 变化示例。(a)两张生成图像。(b)放大输入不同实现。尽管整体外观大致相同,但个体毛发细节还是有不同。 (c)100 个不同实现中像素标准偏差,高亮处为图像受影响区域。主要区域是头发、轮廓和部分背景,但眼睛反射也有有趣变化。身份和姿势等全局特征不受变化影响。? 全局效应与分离前文及视频说明,虽然改变风格会产生全局效应(global effect),如改变姿势、ID 等,但只会影响无关紧要变化(如发型、胡子等)。 同时,被单独添加到每个像素中,因此非常适于控制变化。如果该网络试图用控制姿势,那将会导致空间不一致决策,然后被判别器惩罚。因此该网络学会了在没有明确指导情况下适当地使用全局和局部通道。

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    在TensorFlow中对比两大生成模型:VAE与GAN(附测试代码)

    来源:器之心本文长度为3071字,建议阅读6分钟本文在 MNIST 上对VAE和GAN这两类生成模型性能进行了对比测试。 本文组织架构:变分自编码器(VAE) 生成对抗网络(GAN) 训练普通 GAN 难点 训练细节 在 MNIST 上进行 VAE 和 GAN 对比实验 在无标签情况下训练 GAN 判别器 在有标签情况下训练 判别器用于对「真」图像和「伪」图像进行分类,生成器从中生成图像(通常叫作本征向量或代码,该通常从均匀分布(uniform distribution)或高斯分布中获取)。 图 3 是生成器架构图。 训练 GAN 难点训练 GAN 时我们会遇到一些挑战,我认为其中最大挑战在于本征向量/代码采样。代码只是从先验分布中对本征变量采样。 有很多种方法可以克服该挑战,包括:使用 VAE 对本征变量进行编码,学习数据先验分布。这听起来要好一些,因为编码器能够学习数据分布,现在我们可以从分布中进行采样,而不是生成

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    学界 | 宅男福音:用GAN自动生成二次元萌妹子

    这个生成器需要能理解并遵从用户给出关于特定属性要求,这被称为我们先验(prior);而且它还需要足够自由度来生成不同详细视觉特征,这是利用(noise)建模。 为了实现这个生成器,我们使用了生成对抗网络(GAN)这种流行框架。GAN 使用一个生成器网络根据前提和输入来生成图像,GAN 还有另一个网络会试图将生成图像和真实图像区分开。 我们也需要我们生成器能理解标签信息,这样才能将用户给出要求整合进来。受 ACGAN 启发,我们向生成器输入标签以及,并在鉴别器顶层增加了一个多标签分类器,用来预测图像所分配标签。 固定并且采样先验是一个很有意思设置。现在,该模型被要求生成具有相似主要视觉特征图像,并与之同时结合不同属性,结果也很不错:? 另外,通过固定前提和采样,该模型可以生成具有不同视觉特征,但具有相同属性图像:?

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    GAN生成图像综述

    图一:GAN基本结构理论上GAN可以将任意分布作为输入,如上图所示,z输入为,在实验中我们多取z ∼ (0,1) 或z ~ 均匀分布作为输入。生成器G参数为θ,输入z在生成器下得到? 图像到图像转换可分为有监督和无监督两大类,根据生成结果多样性又可分为一对一生成和一对多生成两类:有监督下图像到图像转换在原始GAN中,因为输出仅依赖于,所以无法控制生成内容。 但cGAN提出使得我们可以将条件输入y添加到Z,以便生成图像由G(z,y)定义。条件y可以是任何信息,如图像标注,对象属性、文本描述,甚至是图片。? BicycleGAN首先对此进行了尝试,其在模型中添加,通过采样使得到不同表达,并在输出与潜在空间上添加双向映射。 但直接用不同来产生多样化结果,由于mode collapse存在,很容易训练失败。

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    塔秘 | 宅男福音:用GAN自动生成二次元萌妹子

    这个生成器需要能理解并遵从用户给出关于特定属性要求,这被称为我们先验(prior);而且它还需要足够自由度来生成不同详细视觉特征,这是利用(noise)建模。 为了实现这个生成器,我们使用了生成对抗网络(GAN)这种流行框架。GAN 使用一个生成器网络根据前提和输入来生成图像,GAN 还有另一个网络会试图将生成图像和真实图像区分开。 我们也需要我们生成器能理解标签信息,这样才能将用户给出要求整合进来。受 ACGAN 启发,我们向生成器输入标签以及,并在鉴别器顶层增加了一个多标签分类器,用来预测图像所分配标签。 固定并且采样先验是一个很有意思设置。现在,该模型被要求生成具有相似主要视觉特征图像,并与之同时结合不同属性,结果也很不错: ? 另外,通过固定前提和采样,该模型可以生成具有不同视觉特征,但具有相同属性图像: ?

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    图像生成:GAN

    当训练达到平衡时,对于一个输入zzz。G(z)G(z)G(z)就是最后生成出来图像。GAN原理GAN结构? GAN结构非常简单,就像上图这样,它有一个生成器G(Generator)和一个判别器D(Discriminator):生成器输入是一组变量,输出是生成图;判别器负责对生成图进行打分,输出是一个 为0 可以假设batch_size=1fake_label = Variable(torch.zeros(batch_size)).cuda() 训练生成器G:# 生成zz = Variable , real_label) # 生成zz = Variable(torch.randn(batch_size, z_dimension)).cuda() # 生成器通过z生成假图片fake_img 此外,由于GAN没有编码,所以它是一个到图像过程,而VAE是图到图过程。

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    初始GAN

    1,对假数据输入,输出是 0;G 是生成器,它接收是一个,并生成图像。 首先对于梯度消失情况是D 越好,G 梯度消失越严重,因为 G 梯度更新来自 D,而在训练初始阶段,G 输入是生成,肯定不会生成很好图片,D 会很容易就判断出来真假样本,也就是 D 训练几乎没有损失 从球体上采样不要采用均匀分布来采样从高斯分布中采样得到当进行插值操作时候,从大圆进行该操作,而不要直接从点 A 到 点 B 直线操作,如下图所示? 给输入添加给 D 输入添加人为http:www.inference.vcinstance-noise-a-trick-for-stabilising-gan-traininghttps:openreview.netforum id=Hk4_qw5xe给 G 每层都添加高斯11.

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    GAN 2.0!英伟达“风格迁移”面部生成器,世间万物逼真呈现

    可以看到,样式每个子集控制图像高级属性。图3 变化人类肖像中有许多方面可以被视为,例如毛发,雀斑或皮肤毛孔确切位置。 只要它们遵循正确分布,任何这些属性都可以化而不影响对图像感知。图4显示了相同底层图像实现,这些图像是使用具有不同实现生成器生成。 图4可以看到,只影响属性,使整体组成和身份等高级属性保持不变。 图5进一步说明了将变化应用于不同子层效果。 同时,被独立地添加到每个像素上,因此非常适合于控制变化。如果网络试图控制例如使用摆姿,这将导致空间不一致决定,然后将受到鉴别器“惩罚”。 英伟达团队相信,对高阶属性与效应分离研究,以及中间隐空间( intermediate latent space)线性,将会对提高GAN合成理解和可控性有很大帮助。

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    皮克斯技术指导辞职读博:研究AI设计怪物,从《游戏王》卡牌开始

    来看几个,先是人形:再来个兽形:还有诡异到说不出来属于什么型:你可能会问,这很难吗?毕竟现在用GAN生成人脸都能以假乱真,生成怪物只要“瞎画”就行了,又不需要像谁。 在初代StyleGAN论文中有这样一个实验:如下图所示,(a)是在所有层添加,(b)是无,(c)是只在64x64分辨率及以上层添加,(d)是只在4x4到32x32分辨率层添加。 仔细看上图,生成几种怪物质量并不算高,容易出现不完整特征和几种不同类型特征胡乱拼凑。修改得到图像还不可控,因为生成,不同对最终结果影响也是不可解释。 去掉低分辨率层这个方法,可以减少对怪物图像粗粒度特征影响,获得高质量图像图像同时也保留了通过改变获得细节能力。 他导师是CV大牛David Forsyth,《计算视觉:一种现代方法》作者。

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    GAN生成你想要数据!!!

    D(Discriminator)不断博弈,进而使G学习到数据分布,如果用到图片生成上,则训练完成后,G可以从一段数中生成逼真图像。 G, D主要功能是: G是一个生成式网络,它接收一个z(数),通过这个生成图像 D是一个判别网络,判别一张图片是不是“真实”。 GAN是一种生成式模型,相比较其他生成模型(玻尔兹曼和GSNs)只用到了反向传播,而不需要复杂马尔科夫链相比其他所有模型, GAN可以产生更加清晰,真实样本GAN采用是一种无监督学习方式训练, ----6.GAN缺点:训练GAN需要达到纳什均衡,有时候可以用梯度下降法做到,有时候做不到.我们还没有找到很好达到纳什均衡方法,所以训练GAN相比VAE或者PixelRNN是不稳定,但我认为在实践中它还是比训练玻尔兹曼稳定多 ,学习率不要设置太大,初始1e-4可以参考,另外可以着训练进行不断缩小学习率,给D网络层增加高斯,相当于是一种正则。

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    速览这些GAN如何夸张漫画化人脸!

    在大规模“ WebCaricature”数据集上实验表明,与最新模型相比,CariGAN可以生成更多具有更多样性漫画。??在模型中,控制着图像颜色和样式等。 但实际上,提出模型可能会 “模式崩溃”,即输入可能不会影响最终结果。为解决“模式崩溃”问题,提出了一种多样性损失,以迫使模型生成具有更大多样性图像。 基本思想是:假设由两种不同(但具有相同输入面部和脸部mask)生成两种漫画图像之间差异,是这两种之间差异线性函数。 例如为生成器提供了一个人脸图像x和一个二进制mask,但具有两个不同z1和z2。生成器针对这两个输入分别输出两漫画,即xˆ1和xˆ2。 如此一来,生成多样性可以通过输入明确控制:??

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