基于GAN的图像生成：使用Python实现

最新推荐文章于 2025-02-03 22:26:19 发布

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本文介绍了如何使用Python和TensorFlow、Keras、NumPy库实现生成对抗网络（GAN），生成逼真的图像。通过构建生成器和判别器，经过对抗训练提升生成器的生成能力。文章详细阐述了模型构建、训练过程以及训练循环的设计，帮助读者理解并实践GAN图像生成。

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基于GAN的图像生成：使用Python实现

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种强大的深度学习模型，用于生成逼真的图像。它由生成器和判别器两个主要组件组成，通过对抗训练的方式不断提升生成器的生成能力。本文将介绍如何使用Python实现基于GAN的图像生成，并提供相应的源代码。

导入必要的库
首先，我们需要导入使用到的Python库，包括TensorFlow、Keras和NumPy。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np

定义生成器网络
生成器网络负责将随机噪声转换为逼真的图像

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在TensorFlow中使用GAN生成图像

gongdiwudu的专栏

09-13

5808

本文详细论述，如何在tensorflow下，在mnist数据集合上进行GAN实现。包括：框架建立、数据集读出、生成器、鉴别器、代价函数、优化等具体步骤的代码实现。

Python实现GAN：生成逼真图像实战

AI天才研究院

05-22

1113

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Tensorflow - Tutorial (9) : GAN生成图片

Joe的博客

01-08

4736

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对抗生成网络学习（十二）——MARTA-GAN实现遥感图像的场景生成(tensorflow实现)

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02-22

9944

一、背景 MARTA-GAN全称为multiple-layer feature-matching generative adversarial networks，是Daoyu Lin等人于16年12月发表的文章。我比较好奇的是，这个GAN为啥要叫MARTA-GAN，而不是MLFM-GAN...........由于我自身是做遥感出身的，所以还挺关注GAN在遥感方面的应用，这篇文章算是我看到的GAN...

利用GANs进行图像生成

2301_81975613的博客

03-21

431

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gan简单代码实现python

09-03

生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。

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qq_42568323的博客

08-16

2103

生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。GANs通常用于生成图像、视频等数据，也可以用于图像修复。图像修复（Image Inpainting）是一项关键的图像处理任务，旨在填补图像中的缺失区域，使得修复后的图像尽可能逼真。在图像修复中，生成器负责生成填补后的图像区域，而判别器负责判断图像是原始图像还是生成的图像。

基于生成对抗网络（GAN）的图像生成：理论与实践

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GAN：无监督：遥感融合

weixin_43690932的博客

10-21

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dfbsszxzv的博客

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(二)GAN生成图像代码解析

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保存Generator模型，生成图片1、GAN 在MNIST数据集上训练2、利用上面保存的模型使用Generator生成图片 1、GAN 在MNIST数据集上训练 gan代码： import argparse import os import numpy as np import math import torchvision.transforms as transforms from torchvision.utils import save_image from torch.utils.data i

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Pan-GAN:An unsupervised pan-sharpening method for remote sensing image fusion

【文献阅读】用GAN来做遥感图像的变化检测（M. A. Lebedev等人，ISPRS，2018）

QQ704630835的博客

07-17

2705

一、背景文章题目：《Change Detection In Remote Sensing Images Using Conditional Adversarival Networks》文章比较简单，且技术不是很新，所以这篇简要记录一下。文献下载地址：https://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XLII-2/565/2018/isprs-archives-XLII-2-565-2018.pdf 文献引用格式：M.