探索GAN的奇妙应用：从图像生成到无监督转换

生成对抗网络
人工智能
需积分: 0 1 下载量 86 浏览量 更新于2024-06-30 收藏 11.15MB PDF 举报
"这篇文章主要汇总了生成对抗网络(GAN)在不同领域的应用，包括图像生成、图像转换等，并提到了一些具有代表性的模型如proGAN、pix2pix和cycleGAN。" 生成对抗网络(GAN)是由Ian Goodfellow在2014年提出的，它是一种创新的生成式模型，由两部分组成：生成器(G)和判别器(D)。生成器尝试创建看起来真实的样本，而判别器则试图区分这些生成的样本和真实样本。通过这样的对抗过程，两者相互促进，生成器的输出越来越接近真实数据的分布。 1. 图像生成 GAN在图像生成方面的表现逐年提升，从最初的低分辨率图像到现在能生成2K甚至更高清晰度的图像。例如，proGAN逐步提升了生成图像的质量，使得生成的图像真假难辨。此外，GAN也被应用于二次元图像生成，如同济大学的研究工作，成功生成了二次元人物形象。 2. 图像转换与翻译 图像转换或图像翻译是将图像从一种类型转化为另一种类型，不同于风格迁移。pixel-2-pixel是一个典型的例子，它将生成器的输入从随机向量改为原始图像，输出为转换后的图像。这种技术可以用于各种实际应用，比如设计海报或节省广告成本。 3. cycleGAN与DiscoGAN cycleGAN和DiscoGAN是无监督图像转换的两个重要模型，它们能实现不同域之间的转换，如风景画与油画、马与斑马之间的转换。cycleGAN的主要创新在于引入了循环一致性损失，确保在两次转换后能恢复原始图像，从而提供了一种无监督学习的图像翻译方法。 4. 其他应用 GAN不仅限于图像处理，还可以应用于音频生成，甚至3D目标的创建。音乐生成是GAN的另一个潜在领域，可以创造出新颖的音乐片段。 GAN技术的发展推动了诸多创新应用，从娱乐到工业设计，都有其身影。尽管GAN的训练过程复杂，容易出现模式崩溃等问题，但随着理论和技术的不断进步，GAN在人工智能领域展现出巨大的潜力和广泛应用前景。

stylegan2-pytorch:PyTorch中分析和改善StyleGAN（StyleGAN 2）图像质量的实现

2021-04-28 上传
PyTorch中的StyleGAN 2 在PyTorch中实现并改善StyleGAN的图像质量（ ） 注意 我试图尽可能接近官方实施，但也许我遗漏了一些细节。 因此，请谨慎使用此实现。 要求 我已经测试过： PyTorch 1.3.1 CUDA 10.1 / 10.2 用法 首先创建lmdb数据集： python prepare_data.py --out LMDB_PATH --n_worker N_WORKER --size SIZE1，SIZE2，SIZE3，... DATASET_PATH 这会将图像转换为jpeg并预先调整其大小。 此实现不使用渐进式增长，但是对于以后要尝试其他分辨率的情况，可以使用带有逗号分隔列表的大小参数来创建多个分辨率数据集。 然后您可以在分布式设置中训练模型 python -m torch.distributed.launch --nproc

swapping-autoencoder-pytorch:交换自动编码器用于深层图像处理的非官方实现（https

2021-03-20 上传
交换自动编码器火炬 在PyTorch中非自动实现用于深层图像处理的交换自动编码器（ ） 用法 首先创建lmdb数据集： python prepare_data.py --out LMDB_PATH --n_worker N_WORKER --size SIZE1，SIZE2，SIZE3，... DATASET_PATH 这会将图像转换为jpeg并预先调整其大小。此实现不使用渐进式增长，但是对于以后要尝试其他分辨率的情况，可以使用带有逗号分隔列表的大小参数来创建多个分辨率数据集。 然后您可以在分布式设置中训练模型 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node = N_GPU --master_port = PORT train.py --batch BATCH_SIZE LMDB_PATH train.py支持权重和偏差记录。如

自编码 （Autoencoder） - 自己总结的PPT

2016-04-11 上传
自编码 （Autoencoder） - 自己总结的PPT

开发者小王有一个StarGAN.onnx的原始模型，通过查看模型结构，得知输入格式为NCHW，输入shape为"real_img:1,3,128,128;attr:1,5"，并且分析需要增使用aipp，准备好的aipp文件为aipp_nv12.cfg，输出模型需要命名为StarGAN_aipp.om请根据以上信息填写以下模型转换命令中缺失的部分。 atc --framework=5 --model=() --output=() --input_format=() --input_shape="()" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=()

2023-06-03 上传
atc --framework=5 --model=StarGAN.onnx --output=StarGAN_aipp.om --input_format=NCHW --input_shape="real_img:1,3,128,128;attr:1,5" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=aipp_nv12.cfg ``` 其中，--...

[epoch: 7, iter: 190,100, lr:(1.000e-04,)] [eta: 1 day, 0:47:18, time (data): 0.428 (0.007)] l_g_pix: 4.3580e-03 l_g_percep: 9.0041e+00 l_g_gan: 3.2750e-01 l_d_real: 7.4087e-02 out_d_real: 3.1339e+01 l_d_fake: 2.0134e-01 out_d_fake: -3.0736e+00 这些参数中反应精度和准确率的是

2023-07-13 上传
1. l_g_percep: 这是生成器的感知损失（perceptual loss），用于衡量生成图像与目标图像之间的相似度。感知损失通常使用预训练的特征提取器，如VGG网络，计算生成图像和目标图像之间的特征差异。较低的感知损失值...

for i, (x_test, c_test) in enumerate(test_dataloader): _, _, _ = vae(x_test, c_test) real_y = gan(vae.latent) z = torch.rand_like(vae.latent) fake_y = gan(z) gan_real_loss = gan_criterion(real_y, torch.ones_like(real_y)) gan_fake_loss = gan_criterion(fake_y, torch.zeros_like(fake_y)) real_score = 1-gan_real_loss.mean().detach() fake_score = gan_fake_loss.mean().detach() real_score_mean.append(real_score.numpy()) fake_score_mean.append(fake_score.numpy())

2023-06-11 上传
这是一个使用GAN评估VAE生成样本质量的代码段。代码中首先从测试集中读取图像和标签，然后将它们输入到VAE模型中进行编码解码，得到重构图像和潜在变量。接着，将潜在变量输入到已经训练好的GAN模型中，得到GAN的...

l_d_real = self.cri_gan(pred_d_real - torch.mean(pred_d_fake), True) 解释该段代码

2023-04-21 上传
这段代码是用来计算判别器的损失函数的，其中pred_d_real和pred_d_fake分别表示判别器对真实样本...self.cri_gan为GAN损失函数的计算方法，True表示对真实样本进行了判别。具体的计算方法可能需要查看具体实现来确定。

运行以下Python代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.autograd import Variableclass Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters, num_filters*2), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*2, num_filters*4), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*4, output_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_filters): super(Discriminator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters*4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*4, num_filters*2), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*2, num_filters), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass ConditionalGAN(object): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters, learning_rate): self.generator = Generator(input_dim, output_dim, num_filters) self.discriminator = Discriminator(input_dim+1, num_filters) self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): # Train discriminator with real data real_inputs = Variable(inputs) real_labels = Variable(labels) real_labels = real_labels.view(real_labels.size(0), 1) real_inputs = torch.cat((real_inputs, real_labels), 1) real_outputs = self.discriminator(real_inputs) real_loss = nn.BCELoss()(real_outputs, torch.ones(real_outputs.size())) # Train discriminator with fake data noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0, 10)) fake_labels = fake_labels.view(fake_labels.size(0), 1) fake_inputs = self.generator(torch.cat((noise, fake_labels.float()), 1)) fake_inputs = torch.cat((fake_inputs, fake_labels), 1) fake_outputs = self.discriminator(fake_inputs) fake_loss = nn.BCELoss()(fake_outputs, torch.zeros(fake_outputs.size())) # Backpropagate and update weights for discriminator discriminator_loss = real_loss + fake_loss self.discriminator.zero_grad() discriminator_loss.backward() self.optimizer_D.step() # Train generator noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0,

2023-02-17 上传
这是一个用 PyTorch 实现的条件 GAN，以下是代码的简要解释： 首先引入 PyTorch 相关的库和模块： ``` import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, ...

--dataroot \HOME\scw6e2w\run\cdj\datasets\horse2zebra --name horse2zebra_cyclegan --model cycle_gan如果我需要这样配置，咋办

2024-10-30 上传
在你的描述中，看起来你在使用某种基于深度学习的库（如PyTorch的`torch.utils.data.Dataset`），特别是在生成对抗网络（GAN）框架，如CycleGAN中。`dataroot`, `name`, 和 `model` 这些通常是用于配置训练数据集、...

gan图像风格迁移代码

2023-05-01 上传
GAN 图像风格迁移是一种利用生成对抗网络（GAN）实现的图像风格变换技术。下面是一个使用 TensorFlow 实现 GAN 图像风格迁移的示例代码： ```python import tensorflow as tf import numpy as np import argparse ...
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