PyTorch深度学习实战（35）——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)

已于 2024-07-25 17:21:04 修改
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分类专栏： PyTorch深度学习从入门到项目实战 文章标签： 深度学习 pytorch 生成对抗网络
于 2024-01-28 08:02:42 首次发布
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本文介绍了条件生成对抗网络（CGAN）的概念，它是GAN的一种扩展，允许根据特定条件生成数据。通过结合噪声向量和条件信息，CGAN可以生成具有指定属性的图像，如特定性别的脸部图像。文章详细讲解了CGAN的模型结构，包括生成网络和判别网络，并提供了一个使用PyTorch实现CGAN生成指定性别人脸图像的教程。

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PyTorch深度学习实战（35）——条件生成对抗网络

0. 前言

条件生成对抗网络 (Conditional Generative Adversarial Network, CGAN) 是一种生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)，旨在通过给定特定条件信息的情况下生成符合条件的合成数据。这种网络结构通常用于生成图片、音频、文本等多种类型的数据。条件生成网络的核心思想是将条件信息与潜在空间中的噪声向量进行联合建模，以生成与条件一致的输出。常见的条件信息可以是类别标签、文本描述、图像特征等，这些信息可以指导网络生成具有特定属性、风格或类别的数据样本。在本节中，将构建 CGAN 根据条件向量生成指定性别的人脸图像。

1. 条件生成对抗网络

1.1 模型介绍

条件生成对抗网络 (Conditional Generative Adversarial Network, CGAN) 是生成对抗网络的一种扩展，它同时接受噪声数据和条件数据作为输入，以控制生成的数据样本。与标准的生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, CGAN

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生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）[8] 最近被引入为训练生成模型的一种新颖方法。在这项工作中，我们介绍了生成对抗网络的条件版本，通过简单地将我们希望依赖的数据yyy同时提供给生成器和判别器，就可以构建它。我们展示了这个模型可以生成依据类标签条件化的MNIST数字。我们还说明了如何使用这个模型学习一个多模态模型（multi-modal model），并提供了一个初步的图像标记应用示例，在其中我们展示了如何使用这种方法生成并不是训练标签部分的描述性标签。
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记录一下 上资源：（github）， 基于Pytorch的条件对抗生成网络 我主要研究其中的CGAN部分，所有代码如下： import argparse import os import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import torchvision.transforms as transforms from torchvision.utils import save_image from torch.util
Conditional Generative Adversarial Nets
始于足下
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生成对网络由两个“对抗性”模型组成：一个生成模型 G，用于捕获数据分布，另一个判别模型 D，用于估计样本来自训练数据而不是 G 的概率。G 和 D 都可以是非线性映射函数。为了学习数据 x 上的生成器分布 Pg，生成器构建从先验噪声分布 pz(z) 到数据空间的映射函数 G(z;θg)。判别器 D(x;θd) 输出一个标量，表示 x 来自训练数据而不是 pg 的概率。
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在传统的GANs中，生成器从潜在空间中学习到一个映射，直接生成接近真实数据分布的样本。而在cGANs中，生成器和判别器除了输入潜在变量（通常是一个随机向量），还接收额外的条件信息。这些条件信息可以是类别标签、文本描述或其他形式的属性，用于指导生成器生成具有特定属性的数据。
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1：Generative Adversarial Nets 生成对抗网络最近被引入作为一种训练生成模型的新方法。它们由两个“对抗性”模型组成：生成模型G捕获数据分布，还有一个判别模型D，该模型估计样本来自训练的概率数据而不是G。G和D都可以是非线性映射函数，例如多层感知器。要了解数据数据x上的生成器分布pg，生成器可从中构建映射函数 到数据空间的先前噪声分布pz（z）为G（z;θg）。 鉴别器D（x;θd）输出一个单一的标量，表示x来自训练数据而不是pg的概率。 G和D都同时训练：我们调整G的参数以使lo.
图像生成之条件生成对抗网络（CGAN）
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​ 如果生成器和判别器都以一些额外的信息y为条件，那么生成对抗网络可以扩展到条件模型。y可以是任何类型的辅助信息，例如类标签或来自其他模态的数据。可以通过将y作为附加输入层同时输入鉴别器和生成器来执行调节。
写一段基于pytorch的条件生成对抗神经网络用于生成新数据
02-16
基于PyTorch的条件生成对抗神经网络（Conditional Generative Adversarial Network, CGAN）是一种可以生成新数据的机器学习模型。这种模型结合了生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）和条件式模型（Conditional model）的思想。它能够通过学习一组数据的特征，然后根据这些特征来生成新的数据。 在使用PyTorch实现CGAN时，首先需要准备数据集，并将数据集进行预处理，使其符合模型的输入格式。然后需要构建一个包含生成器和判别器两个部分的神经网络模型，其中生成器的输入为特征向量（即条件），输出为生成的数据；判别器的输入为生成器生成的数据和真实数据，输出为数据是否真实。在训练过程中，生成器和判别器相互对抗，生成器通过不断优化生成的数据让判别器难以判断真假，而判别器则不断优化让自己更加准确地判断真假。 需要注意的是，CGAN中的条件输入可以是各种形式的数据，如文本、图像等。在构建模型时需要根据条件输入的不同类型进行相应的处理。 最后，训练完成后，我们就可以使用生成器来生成新的数据了。这些生成的数据可以用于各种应用，如图像生成、语音合成等。
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