导语：GAN 比你想象的其实更容易。 编者按：上图是 Yann LeCun 对 GAN 的赞扬，意为“GAN 是机器学习过去 10 年发展中最有意思的想法。” 本文作者为前谷歌高级工程师、AI 初创公司 Wavefront 创始人兼 CTO Dev Nag，介绍了他是如何用不到五十行代码，在 PyTorch 平台上 ...

自从扩散模型发布以来，GAN的关注度和论文是越来越少了，但是它们里面的一些思路还是值得我们了解和学习。所以本文我们来使用Pytorch 来实现SN-GAN 谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络，它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。谱归一化是一种权值归 ...

第一步，我们对数据集进行图像预处理。我们在这里选择 Facades 数据集，我们将 2 张图像合并为一张，以便在训练过程中进行一些增强。 img_A = img.crop((0, 0, w / 2, h)) img_B = img.crop((w / 2, 0, w, h))if np.random.random() < 0.5: img_A = ...

你知道么，和BigGAN一起玩耍，会上瘾的。 比如，生成了一只狗，再生成了一只汉堡。 那么，狗 × 汉堡 = ？ 一看就是亲生的。 现在，身为PyTorch用户的你，也可以拥有一只BigGAN，而且不用自己训练，便能直接玩耍。 一向以造福人类为己任的抱抱脸 (Hugging Face ...

这是第一篇使用向量运算描述生成器学习到的表征的固有性质的论文：这与 Word2Vec 中的词向量使用的技巧一样，但却是对图像操作的！ 原标题:这些资源你肯定需要！ 超全的GAN PyTorch+Keras实现集合 选自GitHub 作者 ...

很喜欢有些网友的一句话： 「这孩子实在不行，咱再要一个吧。」 谷歌还真这么干了。 养了七年的TensorFlow终于还是被Meta的PyTorch干趴下了，在一定程度上。 谷歌眼见不对，赶紧又要了一个——「JAX」，一款全新的机器学习框架。 最近超级火爆的DALL·E Mini都 ...

Coursera 刚刚上新了 GAN 的专项课程，或许在这个国庆假期，你应该学习一波了。 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是当前功能最强大的机器学习模型之一，其能够生成逼真的图像、视频和语音输出结果。基于 GAN 的应用十分广泛，比如防御对抗攻击和 ...

近日,2019 ASC世界大学生超级计算机竞赛(ASC19)公布了初赛赛题。来自全球200余所高校的300多支大学生队伍,将在长达两个月的初赛阶段,尝试挑战一项当前热门的人工智能技术——单张图像超分辨率(Single Image Super-Resolution,简称SISR)赛题。他们须基于PyTorch框架自行设计 ...

These variations include Info GAN, Conditional GAN, Cycle GAN, f-GAN, Wasserstein GAN and many others. Because publish-or-perish is a very real phenomenon in research, it's not entirely clear how much ...

Dr. James McCaffrey of Microsoft Research explains a generative adversarial network, a deep neural system that can be used to generate synthetic data for machine learning scenarios, such as generating ...