第六章 渐进式增长生成对抗网络PGGAN

最新推荐文章于 2025-11-17 16:43:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-17 16:43:15 发布 · 1k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#生成对抗网络 #深度学习 #计算机视觉

本文介绍了《GAN实战》中的关键创新，包括渐进式高分辨率生成、小批量标准差应用于鉴别器、均衡学习率策略和像素级特征归一化。探讨了如何提升图像生成的真实感和多样性。

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（仅应用鉴别器）

均衡学习率

像素级特征归一化（仅用于生成器）

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\alpha（介于0-1之间，从0到1线性缩放）平滑的增加高分辨率的新层。

小批量标准差（仅应用鉴别器）

为了生成图片的某一类内丰富多样，Karras创造了一种方法，使鉴别器可以鉴别所获取的样本足够多样。这种方法本质上是为鉴别器计算了一个而外的标量统计量。这个统计量是生成器生成的或来自真实数据的小批量中所有像素的偏差。

（1）4D->3D：计算批次中所有图像和所有通道（高、宽、颜色）的标准偏差，然后得到关于每个像素和每个通道的标准偏差的一个图像

最低0.47元/天 解锁文章
渐进式生成对抗网络（Progressive GAN）：基于Torch Hub的实现
KiMysql的博客
09-25 367
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。通过逐步增加生成器和判别器的复杂度，渐进式GAN可以生成逼真度更高的图像。你可以根据自己的需求进行网络结构的修改和超参数的调整，以获得更好的生成效果。在每个训练步骤中，我们计算真实图像和生成图像的损失，并更新判别器和生成器的参数。接下来，我们定义训练过程。
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
05-15 687
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
1.3渐近式增长生成对抗网络（PGGAN)
fdgdg1的博客
11-19 4014
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 ...
基于PyTorch的渐进式生成对抗网络（PGGAN）实现
gitblog_00484的博客
11-15 447
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
Python-Pytorch实现渐进式增长GANPGGAN
08-11
Pytorch实现“渐进式增长GAN（PGGAN）”
【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 2161
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。
Pytorch环境下PGGAN渐进式增长技术的实现详解
1. 渐进式增长：PGGAN的关键在于从低分辨率开始生成图像，然后逐步增加分辨率，直至达到目标分辨率。这一策略帮助稳定训练过程，减少模式崩溃（mode collapse）现象。 2. 过度学习：PGGAN鼓励生成器过度学习训练...
使用Python的生成对抗网络：图像合成与图像翻译的深度学习生成模型
### 使用Python的生成对抗网络：图像合成与图像翻译的深度学习生成模型 #### 1. 生成对抗网络简介 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种用于训练生成模型的深度学习技术。它常用于生成...
【深度学习高级主题】生成对抗网络（GANs）：生成模型、对抗训练过程
生成对抗网络（GANs）简介 GANs是深度学习领域的一个突破性进展，自从2014年Ian Goodfellow提出以来，它已经成为人工智能研究的一个热门话题。GANs的核心思想是通过对抗的神经网络结构来训练模型，一个网络生成...
生成对抗网络在图像语义分割中的应用
生成对抗网络（GAN）概述 ### 1.1 GAN的基本原理 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成的机器学习模型。GAN的基本原理如下： 生成器...
学习生成对抗网络？从这里开始吧
人邮异步社区
05-22 1536
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
generator-jekyll-starter-kit, osm渐进式网络应用生成器.zip
09-17
generator-jekyll-starter-kit, osm渐进式网络应用生成器 Jekyll Google web-starter-kit = 最好的两个世界 安装首先，使用 npm ( 我们假设你已经安装了 node.js 。) 安装 Yeoman和 jekyll
image_generator_2:带有渐进式GAN的图像生成器
05-04
image_generator_2 概述 这是Mel Icon Generator版本2中使用的源代码。详细说明。 假定环境 python 3.7.1 您可以使环境与pip install -r requirements.txt保持一致。 程序 PGGAN_train.py是执行学习并输出学习过程和学习结果的程序。 PGGAN_inference.py是一个程序，读取由学习结果输出PGGAN_train.py到发电机，执行推理，并输出所生成的图像。 如何使用 在./dataset目录中PGGAN_train.py一个./dataset目录 ./dataset目录，把你要使用的格式学习任意数量的图像./dataset/*/* （图像文件格式PNG） PGGAN_train.py的目录中处于python PGGAN_train.py运行开始学习 学习过程在./output_img/pgga
渐进结构—条件生成对抗网络（PSGAN）
weixin_34392435的博客
05-15 883
  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...
生成对抗性网络简介
qq_40985985的博客
05-27 3886
1. 原理1. GANs如何工作2. GAN架构3. 培训GAN4. 艺术家与评论家5. 评估指标6. GAN变体7. GAN应用8. 图像合成（Image synthesis）9. 图像到图像的转换（Image-to-image translation）10. 文本到图像（Text-to-Image）11. 超越图像12. 其他GAN应用参考这篇博客将介绍生成对抗性网络（GAN）、各种GAN变体以及解决现实世界问题的有趣的应用程序。
探索生成对抗网络的新高度：PGGAN的PyTorch实现
最新发布
gitblog_00085的博客
11-17 382
"Progressive Growing GAN (PGGAN)" 是一个基于PyTorch的开源项目，旨在实现NVIDIA研究团队提出的渐进式生成对抗网络（PGGAN）。该项目不仅忠实于原始论文的核心思想，还在实现细节上进行了创新和优化，使得模型训练更加高效和稳定。通过PGGAN，用户可以生成高质量、多样化的图像，适用于多种应用场景。 ## 项目技术分析 ### 核心技术 - **渐进式增
迁移学习与生成对抗网络：结合力量的创新
AI天才研究院
01-05 1329
1.背景介绍 在当今的大数据时代，人工智能技术的发展取得了显著的进展。随着数据的不断增长，机器学习和深度学习技术已经成为了解决复杂问题的重要手段。在这篇文章中，我们将关注两种非常热门且具有广泛应用的技术：迁移学习和生成对抗网络。我们将探讨它们的核心概念、算法原理、实例应用以及未来发展趋势。 迁移学习是一种在不同领域之间共享知识的技术，它可以帮助我们解决有限数据集的学习问题。生成对抗网络(GAN...
rsa加解密算法c语言_车联网安全之国密算法与其他算法的区别
weixin_39862985的博客
12-19 534
概述：在车联网中，不管是端到云、还是云到车，每个环节、每个节点的信息安全保障都离不开加解密算法的支持，加解密算法的合理使用以及其计算能力直接影响车联网的性能和用户的体验。今天和大家讨论一下国密算法与其他加解密算法(即国际算法是美国的安全局发布，是现今最通用的商用算法)的差别，以便于车联网的设计者们在不同的环节、节点采用最优的算法，从而提高产品的性价比。国密算法：即国产密码算法，是国家密码...
PyTorch实现PGGAN：探索渐进式生成对抗网络
2. PGGAN概念：渐进式增长生成对抗网络（Progressive Growing of GANs, PGGAN）是GAN的一种变体，它通过逐步增加网络的复杂度来训练模型，最初从低分辨率图像开始，逐步提升分辨率至高分辨率。这种渐进式的方式有助...
评论
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
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