【CV秋季划】生成对抗网络GAN有哪些研究和应用,如何循序渐进地学习好?

Python-学习生成性对抗网络GAN的路线图 The Roadmap to Learn Generative Adversarial Networks (GANs) 立即下载

GAN的研究在这几年发展可以说是非常迅猛,已经被用于各个研究方向,其应用涉及图像与视频生成,数据仿真与增强,各种各样的图像风格化任务,人脸与人体图像编辑,图像质量提升。

那我们究竟如何去长期学好相关的算法呢?有三AI推出了CV秋季划-GAN组,供长期学习相关内容,学习不限时长,永久有效。

详情大家可以听以下直播视频解读,更多补充可看图文。

点击边框调出视频工具条

整个学习内容

GAN学习小组需要掌握与GAN相关的内容,学习的东西包括8大方向:基础理论,结构设计,图像与视频生成,语音生成,图像增强,风格迁移,图像编辑,综合使用技巧。

总体的学习资料包括几个部分:

(1) 学习视频与直播。

(2) 知识星球社区:包括两个,一个是专用于秋季划GAN学习小组存储资料的星球,永久有效,不对外开放。

另一个是对外开放的有三AI知识星球,包括很多内容,大家可以自行阅读下文了解。

【杂谈】有三AI知识星球指导手册出炉!和公众号相比又有哪些内容?

(3) 有三AI内容组,项目组,运营组:是学习后下一步从业的真正目标。在内容组大家可以从事内容创作和教学相关的工作,获得收入。在项目组大家可以参与各类工程项目,获得收入。在运营组大家可以参与生态运营,获得收入。

(4) 线上线下答疑:包括有三的微信答疑和组织的线下活动和私人线下答疑。

总的来说:学习资源是非常丰富和多维的,大家根据需要可以自取,总体的学习路线图和每一部分的内容如下。

接下来我们再给大家介绍每一部分需要学习的内容。

GAN理论

这一部分主要是学习对GAN的基础理论的理解以及评估,包括:

(1) GAN的算法原理

(2) GAN的优化

(3) GAN的评估

(4) GAN的理解

图像与视频生成

这一部分主要是学习图像生成和视频生成技术,这是GAN最为人熟知的应用,包括:

(1) 图像生成技术的基本原理

(2) 视频生成技术的基本原理

(3) 如何提高生成图像和视频的质量

(4) 如何使用GAN提高已有数据的质量

图像翻译与风格迁移

这一部分主要是学习GAN在图像风格化中的应用,包括:

(1) 图像风格化基础

(2) 人脸的风格化

(3) 通用图像的风格化

图像与视频增强

这一部分主要是学习GAN在图像增强领域中的应用,包括:

(1) GAN如何用于图像降噪

(2) GAN如何用于图像去模糊

(3) GAN如何用于图像超分辩

(4) GAN如何用于提升图像的美学质量

结构设计

这一部分主要是学习对GAN的各种各样的结构进行设计和调参改进,包括:

(1) GAN的基本结构

(2) GAN中判别器的改进

(3) GAN中生成器的改进

(4) GAN结构单元的使用(归一化层,注意力机制等)

图像编辑

这一部分主要是学习GAN在图像编辑中的应用,包括:

(1) 图像编辑基础

(2) 人脸的编辑,包括人脸年龄,表情,姿态,以及换脸等

(3) 通用图像的编辑,包括深度,纹理等

语音生成

这一部分主要是学习语音的基础以及GAN在其中的应用,包括:

(1) 语音技术的基础概念

(2) 语音合成的基本原理

(3) 如何使用GAN合成语音

(4) 如何使用GAN提高语音的质量

综合使用技巧

这一部分主要是总结GAN的使用技巧,包括:

(1) 对抗思想在图像经典任务中的使用,包括图像分类,图像分割,目标检测等

(2) GAN的训练技巧

(3) 增强学习与GAN的结合

关于学习方式

有三AI季划学习方式非常自由,包括:

(1) 按照给出的路线和学习资料,推荐的学习时间,可以自主把控学习进度,不限制学习时间,永久有效。建议先系统性学习理论,然后再进行实践。另外学习资料还会动态增加,包括微信群内直播,知识星球等。

(2) 有三微信群答疑,有三一对一微信答疑和线下答疑。

(3) 参与内容组,兼职当老师获得收入。参与项目组,做真实项目获得收入。参与运营组,获得收入。

学会能获得什么

GAN是非常通用的底层技术,被成为新一代深度学习模型,具有非常大的研究价值和应用价值,会对各个方向的学习都有所帮助。

关于学习效果和产出形式,下面是一些有三AI季划成员的分享,供大家参考:

【杂谈】有三AI季划的最核心价值在哪,听听这些同学怎么说!

【杂谈】从学员到参与书籍写作,我在有三AI学习与成长的故事

【杂谈】从学员到专栏作者、讲师,我在有三AI学习与名利双收的故事

【杂谈】参加有三AI秋季划4个月,薪资翻倍,我在有三AI都学了啥?

【杂谈】一个五岁孩子妈妈在有三AI学习并且赚钱的故事 

如何报名

即日起至2020年底学费为1188元,终身有效,此后内容增加也不会新增费用,如果有书和有三AI知识星球可以抵扣相应费用,联系有三微信Longlongtogo即可报名。

往期相关

最新《生成式对抗网络GAN进展》综述论文 生成对抗网络(GANs)在过去的几年里得到了广泛的研究。可以说,它们最重要的影响是在计算机视觉领域,在这一领域中,图像生成、图像-图像转换、面部属性处理和类似领域的挑战取得了巨大进展。 立即下载

相关推荐

USB HID虚拟电池:Windows零驱动电源状态模拟方案

虚拟电池是一种在硬件测试与功耗分析中替代真实电池、实现可控电源状态注入的关键技术。其核心原理是通过标准USB HID协议(特别是UPS设备类)向操作系统上报可编程的AC/DC状态、剩余电量、容量参数等,绕过内核驱动限制,达成毫秒级响应与跨Windows版本兼容。该技术显著提升SoC能效验证、电池健康度校准及低电量行为触发等场景的可重复性与精度。本文基于CH554微控制器实现符合HID UPS规范的物理层虚拟电池设备,支持零驱动安装、USB原生识别与实时参数调控,适用于笔记本平台功耗建模、电源管理策略验证及自

weixin_35755188的博客 355

第G1周:生成对抗网络(GAN)入门

第G1周:生成对抗网络(GAN)入门

m0_58585940的博客 1306

3D缺陷检测实战:从点云处理到工业质检优化

本文深入探讨了3D缺陷检测在工业质检中的实战应用,详细阐述了从点云处理到深度学习模型部署的完整技术链路。文章通过PCB焊点检测等实际案例,分析了3D视觉相比2D检测在识别深度、形状等缺陷方面的优势,并分享了点云滤波、分割、特征提取以及利用YOLOv5等模型进行高效检测的优化心得与落地挑战。

weixin_28358083的博客 338

生成对抗网络详细介绍

它是由两个不同的神经网络组成的,一个生成器和一个判别器,两个网络通过竞争式学习的方式进行协同训练,以提高生成模型的性能。尽管GANs可能对新手来说有一定的学习曲线,但通过逐步学习和实践,新手也可以掌握生成对抗网络的核心概念和应用。它提供了GAN的全面介绍和基础概念,并深入讨论了GAN的应用和扩展。它对GAN的基本原理进行了详细说明,并展示了如何使用GAN生成高质量的围棋棋局和变强的AI对手。它介绍了医学图像生成、分割和分类等任务中使用GAN的方法,并提供了直观的案例研究和实例。

记录 IT 领域经验与见解的博客 3064

Vue+Echarts监控大屏实例四:智慧农业监控模板实例

本实例通过Vue-Echarts实现了智慧农业监控模板实例界面,学习并使用了vue-echarts的使用,接入高德地图并展示,添加了全屏切换、加载动画小鼓、站点切换及退出等相关功能,提供源码下载。

Java、前端、小程序学习笔记、问题汇总、项目实例分享,有需要请联系。 7671

C语言实现惯导系统的间接粗对准

间接粗对准方法具有更好的角晃动抗干扰能力,只是在短时间内线晃动抗干扰能力相对弱些,若适当延长粗对准时间(一般在分钟量级),间接粗对准方法往往都能够取得良好的效果。间接粗对准方法是一种非常实用的捷联惯导粗对准方法,得到了广泛的应用。在惯导系统进入工作前,需要进行初始对准,使得惯导系统与当地导航坐标系指向一致,便于惯导系统更好地进入工作状态。博主利用C语言实现了间接粗对准,间接粗对准较之解析粗对准更有优势。以上函数中使用的其他函数块,已在之前或之后的博客中给出。

十八与她的博客 790

生成对抗网络的应用_ICML 2020: 友好的对抗学习 (Friendly Adversarial Training)

知乎用户zjfheart/Friendly-Adversarial-TrainingICML 2020 论文分享: 友好的对抗学习 (Friendly Adversarial Training: Attacks Which Do Not Kill Training Make Adversarial Learning Stronger)论文讲解视频 (英文,无字幕):链接 <https://w...

weixin_39835991的博客 634

Arduino与震动马达模块握手

震动马达模块采用采用高品质手机震动马达,适用于震动感互动产品的制作,可穿戴智能设备震动提醒,适合作为非可听指示器的小型振动马达。当输入为高电平时电动机会震动,就像你的静音模式的手机一样。

vor234的博客 5849

《GAN 生成对抗网络论文阅读路线图》阅读笔记

前言 今日阅读《GAN 生成对抗网络论文阅读路线图》一文。 原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2OTA0NzE2NA==&amp;mid=2247500647&amp;idx=1&amp;sn=99d8a7f55c49ca6ae89c5c101b62646d&amp;chksm=fc862274cbf1ab625f6f5b8467e974ede2f...

the Blog of 等不到天亮丶等时光 1544

Windows 11 WSL2环境下OpenClaw部署的兼容性问题分析与解决方案研究

本文研究了OpenClaw在Windows 11 WSL2环境下的部署方案。WSL2通过无缝集成Linux与Windows系统,为OpenClaw提供了良好的运行环境,支持GPU加速和跨平台开发。文章详细分析了硬件配置要求(推荐8核CPU/16GB内存/NVMe SSD)、系统选择(Windows 11 Pro+Ubuntu 22.04)以及部署步骤,包括WSL2启用、Linux发行版安装、Python/Node.js/Redis等依赖配置。通过优化.wslconfig文件参数(如内存分

博客 2284

1、符号回归:原理、应用与实践

本文全面介绍了符号回归(Symbolic Regression)的原理、发展历程、核心算法及其在科学与工程领域的广泛应用。文章从基本概念出发,详细阐述了基于遗传编程的符号回归机制,并探讨了其在游艇水动力学、化学过程、锂离子电池、生物医学等多个领域的实际应用。同时,博文还涵盖了高级技术如知识集成、系数优化、预测区间计算及微分方程发现等内容,对比了开源与商业软件工具,并展望了未来发展趋势,旨在为研究人员和从业者提供一本实用的符号回归指南。

ipfs8storage的博客 249

『一起学AI』生成对抗网络(GAN)原理学习及实战开发

17.1。生成对抗网络 COLAB [火炬] 在Colab中打开笔记本 在本书的大部分内容中,我们都讨论了如何进行预测。在某种形式上,我们使用了深度神经网络学习的从数据示例到标签的映射。这种学习称为判别学习,例如,我们希望能够区分照片中的猫和狗中的照片。分类器和回归器都是歧视性学习的例子。通过反向传播训练的神经网络颠覆了我们认为关于大型复杂数据集的判别式学习的所有知识。在短短5至6年间,高分辨率图像的分类精度已从无用提高到了人类水平(有些警告)。我们将为您提供其他所有关于深度神经网络效果惊人的.

简明AI工作室 3407

mjlab & MimicKit 宇树 G1 人形机器人强化学习训练部署

基于mjlab框架训练Unitree G1人形机器人执行双旋踢的示例。参考动作源自Jason Peng的MimicKit项目。数据转换脚本(MimicKit pkl → mjlab csv)完整训练结果与超参数预训练ONNX检查点用于部署实体硬件部署指南⚠️ 免责声明仅用于教育目的。对于因尝试复现此处展示结果而导致的财产损失或人身伤害,我们概不负责。操作硬件时请谨慎行事并保持良好判断力。

2506_90492529的博客 1702

【CV秋季划】生成对抗网络GAN有哪些研究和应用,如何循序渐进地学习好(2022年言有三一对一辅导)?...

GAN自从被提出来后,技术发展就非常迅猛,已经被落地于众多的方向,其应用涉及图像与视频生成,数据仿真与增强,各种各样的图像风格化任务,人脸与人体图像编辑,图像质量提升。那我们究竟如何去长期学好相关的算法呢?有三AI推出了CV秋季划-GAN组,供长期学习相关内容,学习不限时长,永久有效。整个学习内容GAN小组需要学习的东西包括:GAN的基础理论,图像与视频生成,语音生成,图...

hacker_long的专栏 648

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

【GAN】是什么让GAN成为了这5年里深度学习领域最亮的崽?

在游戏、VR领域颠覆传统人类美工的工作方式生成全真实的场景GAN说:“我能行!”VR场景在电影、视频领域使全虚拟演员、偶像成为可能一种全新的感觉和体验GAN说:“我可以!”假明星脸生成虚拟偶像在电子商务领域想要实现真实的“虚拟试衣间”足不出户就可以体验买买买GAN说:“我可以!”虚拟试衣在IT领域脱发是一个经典问题还没秃的时候怎么看自己的大秃头GAN说:“我可以!”秃头生...

hacker_long的专栏 3094

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

【每周CV论文推荐】初学基于GAN的视频生成有哪些经典论文需要阅读

欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。当前图像生成领域的发展已经非常成熟,与之相关的视频生成领域也一直被研究,不过这是一个更难的问题,还没有那么成熟,本次我们来给大家介绍初学基于GAN的视频生成领域值得阅读的论文。作者&编辑 | 言有三1 VideoGAN和TGANVideoGAN是DC...

hacker_long的专栏 1502

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

【总结】有三AI所有GAN相关学习资料汇总,有图文、视频、代码实战等......

GAN无疑是这几年深度学习领域里最酷的技术,不管是理论的研究,还是GAN在图像生成,图像翻译,语音图像等基础领域的应用,都非常的丰富。我们公众号输出过非常多的GAN相关资源,本次做一个简单...

hacker_long的专栏 739

【每周CV论文推荐】初学基于GAN的三维图像生成有哪些经典论文需要阅读

欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。当前二维图像生成领域的发展已经非常成熟,但是三维的图像生成技术发展要滞后于二维图像,因为其难度相对于二维图像生成要高不少,本次我们来给大家介绍初学基于GAN的三维图像生成领域值得阅读的论文。作者&编辑 | 言有三1 3DGAN3DGAN实际上就是DC...

hacker_long的专栏 1412

【CV秋季划】模型优化很重要,如何循序渐进地学习好?

好的模型结构是深度学习成功的关键因素之一,不仅是非常重要的学术研究方向,在工业界实践中也是模型是否能上线的关键。对各类底层深度学习模型设计和优化技术理解的深度是决定我们能否在深度学习项目...

hacker_long的专栏 641

【阿里云课程】生成模型之GAN原理与优化基础

大家好,继续更新有三AI与阿里天池联合推出的深度学习系列课程,本次更新内容为第11课中的一节,介绍如下:生成对抗网络基础本次课程是阿里天池联合有三AI推出的深度学习系列课程第11期,深度生...

hacker_long的专栏 501

【阿里云课程】生成模型之GAN优化目标设计与改进

大家好,继续更新有三AI与阿里天池联合推出的深度学习系列课程,本次更新内容为第11课中的一节,介绍如下:GAN优化目标设计与改进本次课程是阿里天池联合有三AI推出的深度学习系列课程第11期...

hacker_long的专栏 571

【阿里云课程】图像翻译GAN结构与应用

大家好,继续更新有三AI与阿里天池联合推出的深度学习系列课程,本次更新内容为第11课中的一节,介绍如下:图像翻译GAN结构与应用本次课程是阿里天池联合有三AI推出的深度学习系列课程第11期...

hacker_long的专栏 601

【阿里云课程】如何基于GAN完成人脸图像超分辨任务

大家好,继续更新有三AI与阿里天池联合推出的深度学习系列课程,本次更新内容为实践课中的一节,这也是本课程系列最后的一个实践课,介绍如下:GAN超分辨实践本次课程是阿里天池联合有三AI推出的...

hacker_long的专栏 753

【百战GAN】适合所有人的第一个GAN项目:DCGAN图像生成代码实战

大家好,欢迎来到专栏《百战GAN》,在这个专栏里,我们会进行GAN相关项目的核心思想讲解,代码的详解,模型的训练和测试等内容。作者&编辑 | 言有三本文资源与生成结果展示本文篇幅:4000字背景要求:会使用Python和Pytorch附带资料:参考论文和项目1 项目背景GAN无疑是这几年深度学习领域里最酷的技术,不管是理论的研究,还是GAN在图像生成,图像翻译,语...

hacker_long的专栏 3352

【阿里云课程】如何从零开始完成第一个GAN项目

大家好,继续更新有三AI与阿里天池联合推出的深度学习系列课程,本次更新内容为实践课,介绍如下:从零使用GAN进行图片生成本次课程是阿里天池联合有三AI推出的深度学习系列课程实践课第2期,从...

hacker_long的专栏 420
上一篇: 【通知】有三AI带学习资料的固态硬盘最后5个
下一篇: 【CV夏季划】告别入门,提升眼界,从掌握最有价值的那些CV方向开始
言有三
言有三 领域专家: 人工智能技术领域 领域专家: 人工智能技术领域
博客等级 码龄15年 3635粉丝 976原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

言有三

三人行必有AI

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值