渐进式生成对抗网络（Progressive GAN）：基于Torch Hub的实现

使用Torch Hub实现渐进式生成对抗网络(Progressive GAN)

最新推荐文章于 2025-11-17 16:43:15 发布

KiMysql

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文章标签：生成对抗网络人工智能神经网络机器学习-深度学习

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本文介绍了如何利用Torch Hub实现渐进式生成对抗网络(Progressive GAN)，该技术通过逐步提升生成器和判别器的复杂度以生成更逼真的图像。文中提供了MNIST数据集上的训练过程，详细阐述了网络结构、训练步骤，并给出了损失计算和参数更新的方法。读者可以根据需求调整网络结构和超参数以优化生成效果。

生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习架构，用于生成逼真的图像和其他类型的数据。在GAN的发展过程中，渐进式生成对抗网络（Progressive GAN）是一种引人注目的技术，它通过逐步增加生成器和判别器的复杂度，逐步生成逼真度更高的图像。本文将介绍如何使用Torch Hub来实现渐进式生成对抗网络，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
from torchvision import transforms
import torch.ut

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基于Torch Hub的渐进式GAN架构-python源码.zip

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在本资源中，我们关注的是一个使用Python编程语言和Torch Hub实现的渐进式生成对抗网络（Progressive Growing Generative Adversarial Networks，简称PGGAN）架构。PGGAN是一种深度学习模型，由Ishaan Gulrajani等人...

progress_growing_of_gans：逐步增长GAN可以提高质量，稳定性和变异性

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GAN的逐步增长可提高质量，稳定性和变异性-ICLR 2018论文的TensorFlow正式实施 Tero Karras （NVIDIA）， Timo Aila （NVIDIA）， Samuli Laine （NVIDIA）， Jaakko Lehtinen （NVIDIA和阿尔托大学）如有业务咨询，请联系媒体和其他查询，请通过与Hector Marinez联系。图片：两个虚构的名人被一个随机数生成器梦up以求。抽象的：我们描述了一种生成对抗网络的新训练方法。关键思想是逐渐增加生成器和鉴别器：从低分辨率开始，我们添加新层，以随着训练的进行对越来越细的细节建模。这既加快了训练速度，又大大稳定了训练速度，使我们能够产生前所未有的质量的图像，例如1024 2的CelebA图像。我们还提出了一种简单的方法来增加生成图像的差异，并在无监督的CIFAR10中达到创纪录的初始得

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第六章 渐进式增长生成对抗网络PGGAN

like_jmo的博客

10-27

1070

写在前面：最近看了《GAN实战》，由于本人忘性大，所以仅是笔记而已，方便回忆，如果能帮助大家就更好了。一种能够生成全高清的具有照片级真实感图像的前沿技术，一经ICLR2018提出就引起了轰动。本章涉及的四个创新点：高分辨率层的渐进式增长和平滑小批量标准差均衡学习率像素级特征归一化高分辨率层的渐进式增长和平滑 渐进式增长：训练过程从几个低分辨率的卷积层发展到多个高分辨率的层，线训练早期的层，再引入更高分辨率的层。平滑：引入这些层时，不是立即跳到该分辨率，而是通过参数（介于0-

progress GAN

dn_us的博客

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渐进式增长GAN

理解 Progressive GAN

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介绍模型 Progressive GAN，PGGAN，论文《PROGRESSIVE GROWING OF GANS FOR IMPROVEDQUALITY, STABILITY, AND VARIATION》。

【计算机视觉|生成对抗】逐步增长的生成对抗网络（GAN）以提升质量、稳定性和变化

远

08-18

2130

我们描述了一种新的生成对抗网络（GANs）训练方法。关键思想是逐步地使生成器和判别器增长：从低分辨率开始，随着训练的进行，我们添加新的层（layer），这些层模拟了越来越精细的细节。这不仅加速了训练过程，还极大地稳定了训练过程，使我们能够生成前所未有质量的图像，例如102421024^210242分辨率的CELEBA图像。我们还提出了一种简单的方法来增加生成图像的变化，并在无监督的CIFAR10数据集中实现了创纪录的8.808.808.80的Inception分数。

基于PyTorch的渐进式生成对抗网络（PGGAN）实现

gitblog_00484的博客

11-15

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在深度学习领域，生成对抗网络（GANs）以其强大的图像生成能力而备受瞩目。本文向您推荐一款由PyTorch实现的渐进式生成对抗网络（PGGAN）项目，该项目旨在提高图像生成的质量、稳定性和多样性。 ## 项目介绍该项目是一个直接翻译自NVIDIA研究论文“Progressive Growing of GANs”的开源实现。它提供了一个逐步训练框架，从低分辨率开始，逐渐增加到高分辨率，使模型能

机器学习笔记 - 基于Torch Hub的渐进式GAN架构

学以致用知行合一

05-15

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Progressive GAN 的架构细节，使其能够生成高分辨率图像。此外，我们将了解如何使用 Torch Hub 导入预训练的 PGAN 模型，并在我们的项目中使用它来生成高质量的图像。 2014 年生成对抗网络的诞生及其有效地对任意数据分布进行建模的能力，席卷了计算机视觉社区。然而，在它们出现后的很长一段时间内，GAN 的生成能力仅限于为相对低分辨率的数据集（例如，MNIST（28×28图像）、CIFAR10（32×32图像）等）生成样本。这可以归因于生成对抗网络难以捕捉底层数据分

什么是渐进式 GAN

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pyTorch Hub 系列#4：PGAN — GAN 模型

gongdiwudu的专栏

11-12

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渐进结构—条件生成对抗网络（PSGAN）

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05-15

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Full-body High-resolution Anime Generation with Progressive Structure-conditional Generative Adversarial Networks，即用PSGAN生成高分辨率的全身动画。据了解，DeNA的业务涵盖社交游戏、电子商务等领域，此前公司推出的手游《忍者天下》也在中国市场取得了骄人的成绩。昔日忍者化身...

Progressive-GAN-pytorch:渐进式GAN的pytorch实现，该实现实际上有效，可读且易于自定义

05-26

渐进式GAN火炬 渐进式GAN的pytorch实现，可以实际工作，可读且易于自定义描述为了进行研究，我简化了训练Progressive-GAN的代码，使其更易于阅读和自定义。此实现是可移植的，具有最小的库依赖性（仅torch和torchvision），并且只有2个代码模块。在代码中，您可以轻松地调整训练模式，损失函数和网络结构等。该论文的主要贡献是：1. GAN的逐步增长； 2.鉴别器上的minibatch std； 3.生成器上的pixel-norm； 4.均等的学习速度；已全部实施。享受不断发展的基础设施的好处，并将其移植到您自己的研究和产品中！怎么跑要开始训练，只需运行： python train.py --path /path/to/image-folder 具有更多配置的示例可以是： python train.py --path /path/to/ima

Progressive GAN

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05-24

1691

Progressive GAN 我们描述了一种新的生成式对抗网络的训练方法。其关键思想是逐步发展生成器和鉴别器：从低分辨率开始，随着训练的进行，我们增加新的层来模拟越来越精细的细节。这既加快了训练速度，又极大地稳定了训练效果，使我们能够生成质量空前的图像，例如102421024^210242的CELEBA图像。我们还提出了一个简单的方法来增加生成图像的变化，并在无监督的CIFAR10中取得了创纪录的8.80分。此外，我们还描述了几个实施细节，这对阻止生成器和判别器之间的恶性竞争很重要。最后，我们提出了一个评

1.3渐近式增长生成对抗网络（PGGAN)

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1.导入数据库 import tensorflow as tf from tensorflow import keras as K 2.高分辨率层渐近式平滑增长（第一个创新点）专业的术语，就是训练过程正在从几个低分辨率的卷积层发展到多个高分辨率层，先训练早期的层，再引入更高分辨率的层，但是即便一次增加一个层，也会给训练带来巨大的影响。PGGAN所做的就是平滑地增加这些层，以给系统适用更高的分辨率的时间但不是立即跳到该分辨率，而是在通过参数a平滑地增加高分辨率的新层 ...

学习生成对抗网络？从这里开始吧

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机器能否思考——这一想法比计算机本身出现得还要早。数学家、逻辑学家以及计算机科学家艾伦•图灵（Alan Turing），或许是凭借在破译密码机方面做出的贡献而广为人知的，但他于1950年撰写的《计算机器与智能》（Computing machinery and intelligence）这篇论文也足以使他的名字永载后世。在这篇文章中，图灵提出了一种叫作模仿游戏的测试。今天，人们更习惯称之为图灵测试。在这个假设的测试场景中，一个不知情的观察者与位于一扇紧闭的门后的两个“对应者”交谈：一个是人类，另一个是计算

生成对抗性网络简介

qq_40985985的博客

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