今天将给大家介绍一个有趣的小工具—GAN Lab，这是一款对抗生成网络的可视化工具，对新手非常友好，有助于快速理解GAN的工作流程和原理。...作者&编辑 | 小米粥 编辑 | 言有三 GAN Lab是谷歌开发的一款开源的GAN可视化工具，使用GAN Lab不需要安装过程、不需要深度学习库PyTorch或TensorFlow等、也不需要专门硬件...部分关于GAN的实验结果可能与数据维度有关，这在GAN Lab中是无法得到体现的。...当把鼠标放置到生成器Generator上时，GAN Lab会展示出从噪声空间转换成生成数据流形的动态过程，如下图所示： ? 对于训练数据的分布，可以选择GAN Lab内置的四种类型，如下图所示： ?...对于损失函数，GAN Lab提供了Log loss和LeastSq loss，其中前者为原始版本的GAN中的目标函数，后者为最小二乘GAN中的目标函数。
选自GitHub 机器之心编译 机器之心编辑部 佐治亚理工学院和谷歌大脑的研究者开发了 GAN 的可视化工具 GAN Lab，无需安装也无需专门硬件，通过网页浏览器（推荐 Chrome）就可以打开。...用户可以利用 GAN Lab 交互地训练生成模型并可视化动态训练过程的中间结果，用动画来理解 GAN 训练过程中的每一个细节。...可视化训练过程 GAN 的结构非常复杂，关于 GAN 的可视化研究还有很多工作要做。以下是 GAN Lab 的基础思想。 首先，我们并不是可视化像生成逼真图像那样复杂的过程。...查看以下视频，快速了解 GAN Lab 功能： GAN Lab 介绍（0:00-0:38） 通过超参数调整训练简单分布（0:38-1:05） 训练用户定义的数据分布（1:05-1:51） 慢动作模式（...用户可以利用 GAN Lab 交互地训练生成模型，并可视化动态训练过程的中间结果。
、优化选择在参数空间而非函数空间的问题等，今天这篇小文将从博弈论的角度出发来审视一下GAN训练时的问题，说明训练GAN其实是在寻找纳什均衡，然后说明达到纳什均衡或者说损失函数收敛是很难的，并最后给出了3...1 博弈论与GAN 大家对GAN的基本模型想必已经非常熟悉了，我们先从博弈论的角度来重新描述GAN模型。...，这导致了寻找GAN的纳什均衡是比较困难的。...针对GAN训练的收敛性问题，我们接下来将介绍几种启发式的训练技巧。...总结 这篇文章阐述了GAN的训练其实是一个寻找纳什均衡状态的过程，然而想采用梯度下降达到收敛是比较难的，最后给出了几条启发式的方法帮助训练收敛。 下期预告：GAN训练中的动力学
解决了GAN的训练不稳定问题。 In no experiment did we see evidence of mode collapse for the WGAN algorithm. ?...比衡量KL距离好，noise增加GAN的训练稳定性并不正确虽然有效； 第二部分EM KL等距离度量进行了分析。...第三部分 介绍WGAN算法 第四部分 介绍了算法效果和优点 第五部分对其他类型的GAN训练算法进行比较分析 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
本文章仅用于学术分享，如有侵权请联系删除 作者丨兰宇时 来源丨 商汤学术 编辑丨AiCharm 点击下方卡片，关注「AiCharm」公众号 导读 在CVPR 2023上，南洋理工大学-商汤科技联合实验室S-Lab...的研究者提出的基于Encoder的快速3D GAN Inversion方法，针对现有3D GAN inversion方法无法兼顾重建速度、重建质量和编辑质量的问题，提出一种自监督3D GAN inversion...由于3D重建的歧义性以及缺少2D-3D的配对数据，我们无法直接将2D GAN inversion的框架应用到3D GAN inversion。...由于每一个高斯随机噪声z都能够采样得到 3D几何以及对应的某一视角下的2D图片，我们能够在训练过程中在线生成每一个batch的训练数据。...同时，我们的方法也能够在风格化3D GAN上表现出很好的效果： 作者介绍 兰宇时，南洋理工大学S-Lab PhD student，本科毕业于北京邮电大学，目前主要研究兴趣为基于神经渲染的3D生成模型
模型 如下图所示，反馈 GAN 模型（Feedback GAN，FBGAN）由两部分组成。...第一个部分为 GAN（准确的说，作者采用了 GAN 的变体 Wasserstein GAN，WGAN），它产生的新型基因序列不具有任何性质。...随后就和通常 GAN 的训练一样了。随着反馈过程的继续，在每个历元中，鉴别器 D 的整个训练集都将被分析器中分数最高的生成序列所替换。...在本文中，我们应用 GAN 生成编码可变长度蛋白质的合成 DNA 序列。我们提出了一种新型反馈循环架构，称之为 Feedback GAN（FBGAN）。...我们采用几项指标表明 GAN 产生的蛋白质具有理想的生物物理特性。FBGAN 体系结构也可用于优化 GAN 生成的数据点，以获取基因组以外的有用属性。
因此作者在文章中，提出了一种新的利用 GAN 生成 DAN 的反馈循环机制，并使用单独的预测期（称为「函数分析器」）来优化这些序列，以获得期望的属性。...模型 如下图所示，反馈 GAN 模型（Feedback GAN，FBGAN）由两部分组成。...第一个部分为 GAN（准确的说，作者采用了 GAN 的变体 Wasserstein GAN，WGAN），它产生的新型基因序列不具有任何性质。...随后就和通常 GAN 的训练一样了。随着反馈过程的继续，在每个历元中，鉴别器 D 的整个训练集都将被分析器中分数最高的生成序列所替换。...FBGAN 体系结构也可用于优化 GAN 生成的数据点，以获取基因组以外的有用属性。
从今天开始，我们将关注训练GAN时产生的问题，作为第一篇文章，首先从几个方面来分析一下实际训练的GAN和理论模型上的GAN不同之处以及实践中出现的问题。...在GAN中，我们也是通过采样来近似计算分布之间的距离的，最理想下状态，两个概率分布之间的距离等于两个“采样”分布的距离，或者相差很小： ?...但考虑到上述简单的正态分布的例子中尚且存在这样的问题，有理由认为在GAN中，依靠采样来估计的分布之间的距离并不等于两个分布的真实的距离。...往期精选 【GAN优化】GAN优化专栏上线，首谈生成模型与GAN基础 【GAN的优化】从KL和JS散度到fGAN 【GAN优化】详解对偶与WGAN 【GAN优化】详解SNGAN(频谱归一化GAN) 【GAN...优化】一览IPM框架下的各种GAN 【GAN优化】GAN优化专栏栏主小米粥自述，脚踏实地，莫问前程 【技术综述】有三说GANs（上） 【模型解读】历数GAN的5大基本结构
导读 在CVPR 2023上，南洋理工大学-商汤科技联合实验室S-Lab的研究者提出的基于Encoder的快速3D GAN Inversion方法，针对现有3D GAN inversion方法无法兼顾重建速度...近期出现了一系列 [6,7] 基于StyleGAN结构的3D生成模型研究，然而，相应的通用3D GAN inversion框架仍然缺失，这极大地限制了基于3D GAN模型的重建和编辑相关应用。...由于3D重建的歧义性以及缺少2D-3D的配对数据，我们无法直接将2D GAN inversion的框架应用到3D GAN inversion。...由于每一个高斯随机噪声z都能够采样得到 3D几何以及对应的某一视角下的2D图片，我们能够在训练过程中在线生成每一个batch的训练数据。...同时，我们的方法也能够在风格化3D GAN上表现出很好的效果： 作者介绍 兰宇时，南洋理工大学S-Lab PhD student，本科毕业于北京邮电大学，目前主要研究兴趣为基于神经渲染的3D生成模型
例如下图就是一个例子，左边是一个熊猫，但是添加了少量随机噪声变成右图后，分类器给出的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噪声后会误导分类器呢？...而做不到泛化到所有数据的分类器，其实就会过拟合训练集的数据，这也就是我们可以利用的一点。 我们可以给图片添加一个非常接近于 0 的随机噪声，这可以通过控制噪声的 L2 范数来实现。...因为在 L2 范数看来，对于熊猫和长臂猿的决策边界并没有那么远，添加了非常微弱的随机噪声的图片可能就远离了熊猫的决策边界内，到达长臂猿的预测范围内，因此欺骗了分类器。...除了这种简单的添加随机噪声，还可以通过图像变形的方式，使得新图像和原始图像视觉上一样的情况下，让分类器得到有很高置信度的错误分类结果。...两个网络的工作原理可以如下图所示，D 的目标就是判别真实图片和 G 生成的图片的真假，而 G 是输入一个随机噪声来生成图片，并努力欺骗 D 。 ?
一、生成对抗网络的基本概念 1.1 GAN的定义 生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，通过两个神经网络的对抗训练来生成新的、与训练数据类似的数据。GAN由一个生成器和一个判别器组成。...1.2 GAN的工作原理 GAN的工作原理可以概括为一个“博弈”过程： 生成器（G）：接收一个随机噪声作为输入，生成模拟的样本。生成器的目标是欺骗判别器，使其无法区分生成样本和真实样本。...二、生成器与判别器 2.1 生成器 生成器（Generator）的任务是从随机噪声中生成逼真的样本。...输入是一个低维的随机噪声向量，通过一系列的反卷积层逐步上采样，最终生成高维的图像数据。 生成器的结构可以表示为： 其中，(z)是输入的随机噪声向量，(\theta_G)是生成器的参数。...StyleGAN的关键特性包括： 风格嵌入：通过风格映射网络，将输入的随机噪声向量转换为风格向量，用于控制生成图像的风格。
DCGAN 7.4.3 如何理解GAN中的输入随机噪声 7.4.4 GAN为什么容易训练崩溃 7.4.5 WGAN如何解决训练崩溃问题 7.4.6 WGAN-GP：带有梯度正则的WGAN 7.4.7 LSGAN...我们先看一下CGAN的网络结构： 从结构图中可以看到，对于生成器Generator，其输入不仅仅是随机噪声的采样 ，还有欲生成图像的标签信息。...Loss如下： Loss设计和原始GAN基本一致，只不过生成器、判别器的输入数据是一个条件分布。在具体编程实现时只需要对随机噪声采样 和输入条件 做一个级联即可。...如果输入GAN的随机噪声为100维的随机噪声，输出图像为 大小。也就是说，要将100维的信息映射为65536维。...网络结构图如下： 7.4.3 如何理解GAN中的输入随机噪声 为了了解输入随机噪声每一个维度代表的含义，作者做了一个非常有趣的工作，即在隐空间上，假设知道哪几个变量控制着某个物体，那么将这几个变量挡住是不是就可以将生成图片中的某个物体消失
Lab色彩模型是由照度（L）和有关色彩的a, b三个要素组成。L表示照度（Luminosity），相当于亮度，a表示从红色至绿色的范围，b表示从蓝色至黄色的范围。...如果我们想在数字图形的处理中保留尽量宽阔的色域和丰富和色彩，最好选择Lab色彩模型进行工作，图像处理完成后，再根据输出的需要转换成RGB（显示用）或CMYK（打印及印刷用）色彩模型，在Lab色彩模型下工作...这样做的最大好处是它能够在最终的设计成果中，获得比任何色彩模型都更加优质的色彩。...RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色...目前的显示器大都是采用了RGB颜色标准，在显示器上，是通过电子枪打在屏幕的红、绿、蓝三色发光极上来产生色彩的，目前的电脑一般都能显示32位颜色，约有一百万种以上的颜色。
PV3D的训练继承了3D GAN模型的优点，即无需动态的三维数据监督，只需要在足够数量的单视角2D视频数据上进行训练。...长视频也能挑战： 3D动态人像生成 PV3D分别从独立的高斯分布中采样随机噪声来表征外表和运动，外表噪声生成视频的主体内容，控制人像的ID以及人脸的各个部分，运动噪声配合视频帧的时间戳控制当前帧的动作...同时，该方法可以支持下游的应用任务，比如静态人像驱动，人像视频的重建以及对人像动作的修改，所有的结果均可以保持高的多视角一致性。 主流的3D GAN模型都脱胎于StyleGAN结构。...因此，最直接的拓展方式就是使用预训练的单帧3D GAN模型，通过学习一个额外的在隐式空间进行推理的时序模型对生成的内容进行合理的改变，从而生成3D人像视频。...作者团队由新加坡国立大学Show Lab和字节跳动组成。 论文地址： https://openreview.net/pdf?
在前几个星期，有位大三非科班的读者的项目经历写的是国外 CS 课程的 lab，也就是课程的实验，并不是什么高大上的项目，他依然拿到了腾讯的实习。...我也邀请这位读者分享他的学习经验和做 lab 的经验。 开车！ 我跨专业是如何学CS的 简单概括我的情况。...lab 真的很好，其实 CSAPP 出名的地方同样如此。...lab1 的 mapreduce介绍，这一部分是教你怎么用 git 配置环境的。...下图是 lab1 的LRU模块，告诉你要去实现 src/…/lru_replacer.h 的 victim 函数啊，pin函数啊等等，写的十分清楚。 所以，大家有时间的话，一定要做lab。
具影响力的论文： https://github.com/tensorflow/gan#who-uses-tf-gan 今天，各个推出 TF-GAN 的新版本。...此外，您还可以在 Colab 的 TPU 教程中免费运行 TF-GAN。 GAN 自学课程：免费的学习资源将有助于机器学习的发展与传播。...为此，我们以 Google 内部使用多年的 GAN 课程为基础，发布了一套 GAN 自学课程。...虽然 TF-GAN 并不打算继续保留所有 GAN 模型上的工作示例，但我们还是添加了一些相关的内容，其中包括在 TPU 上训练的Self-Attention GAN。...图像扩展的部分示例：右列为采用 TF-GAN 的新方法。
本文结构： 什么是 GAN？ 优点？ keras 例子？ ---- 什么是 GAN？...一种应用是生成在原始数据集中不存在的但是却比较合理的数据，还可以拓展一张图片，生成下一帧影像，由简单几笔生成一幅画： ?...The Discriminative Model：试图判定哪些是虚假的数据，来减小对真实数据的误报。 ?...a wide variety of functions can be incorporated into the model 针对不同的任务就可以设计不同类型的损失函数。...Training： 交替训练 discriminator 和 chained GAN，在训练 chained GAN 时要冻住 discriminator 的参数： ?
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。...GAN的概念 同VAE模型类似，GAN模型也包含了一对子模型。GAN的名字中包含一个对抗的概念，为了体现对抗这个概念，除了生成模型，其中还有另外一个模型帮助生成模型更好地学习观测数据的条件分布。...GAN实战 看完了前面关于GAN的理论分析，下面我们开始实战。在实战之前目标函数还要做一点改动。...由于Caffe并不是十分适合构建GAN这样的模型，因此这里使用另外一个十分流行且简单易懂的框架——Keras来展示DC-GAN的一些细节。...Info-GAN 本节将要介绍GAN模型的一个变种——InfoGAN，它要解决隐变量可解释性的问题。前面提到GAN的隐变量服从某种分布，但是这个分布背后的含义却不得而知。
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。...GAN的概念 同VAE模型类似，GAN模型也包含了一对子模型。GAN的名字中包含一个对抗的概念，为了体现对抗这个概念，除了生成模型，其中还有另外一个模型帮助生成模型更好地学习观测数据的条件分布。...GAN实战 看完了前面关于GAN的理论分析，下面我们开始实战。在实战之前目标函数还要做一点改动。...Info-GAN 本节将要介绍GAN模型的一个变种——InfoGAN，它要解决隐变量可解释性的问题。前面提到GAN的隐变量服从某种分布，但是这个分布背后的含义却不得而知。...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。
1 前言 该论文是关于GAN图像生成类的文章出自于大连理工大学并发表于CVPR2021。...GAN生成能力最关键的一环在于模型利用真实数据的信息量的多少，但是GAN及其相应的变体因为利用的信息量比较单薄，所以会导致模型在训练的过程中非常脆弱，容易导致模型崩塌。...为了解决这个问题，论文中作者提出了一种新的GAN的框架，不同于以往的GAN的判别器将样本映射为判别真假的概率值，该论文中判别器将输入样本映射成为高斯分布因子，借此充分的提取真实分布信息，作者从理论实验两方面验证了的有效性...论文中的作者还引入了很多个小技巧来文本GAN模型训练的过程。 ?...作者利用来稳定生成器的训练，防止训练过程中真实信息的消失，对抗损失函数如下所示： 传统上，生成器接收从标准高斯采样的随机噪声并用于产生图像，其中是随机噪声的维数。
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