深度学习【38】Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks

最新推荐文章于 2025-05-26 23:20:32 发布
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这篇博客介绍了深度学习中利用拉普拉斯图像金字塔（LAPGAN）进行图片生成的早期研究。通过一系列由粗到细的生成网络，从低分辨率到高分辨率逐步构建出逼真的图像。LAPGAN采用逐层训练的方式，每个网络分别负责生成不同尺度的拉普拉斯系数或图像。这种方法为后来的GAN图像生成技术奠定了基础。

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比较早的一篇GAN图片生成的论文，思想是利用拉普拉斯图像金字塔的原理由粗到细（尺寸由小到大）生成图片。用的GAN是最开始提出的那篇。
这里写图片描述
上图是网络生成图片的过程。由随机变量z3 通过G3 网络生成8*8的图片Ĩ 3，上采样得到16*16的图片l2；l2，z2 共同作为 G2 网络的输入，并得到拉普拉斯金字塔系数

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【机器学习】生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)详解
loveting99的博客
09-07 1429
生成对抗网络（GAN）作为一种具有深远影响的生成模型，自2014年首次提出以来，已在多个领域取得了显著的进展。GAN的核心思想，即通过对抗性训练的方式生成逼真的样本，展示了其在数据生成、图像编辑、数据增强等方面的巨大潜力。随着技术的不断进步，GAN的应用领域也在不断扩展，为解决实际问题提供了新的解决方案。
拉噗拉司金字塔LaplacianPyramid学习笔记（一半章子怡 + 一半孙俪）
qq_20474257的博客
05-03 1800
OpenCV3拉噗拉噗拉噗拉嘶金字塔LaplacianPyramid学习笔记（一半章子怡 + 一半孙俪）这个算法对我来说很难，所以写下过程来记录第一步，为两张图分别生成高斯金字塔第二步，为两张图分别生成拉普拉斯金字塔第三步， 融合两张图的拉普怕斯金字塔第四步，不停的pryUP最小的图像，并将其与拉普拉斯的上层相加，获得最终图像后记-一些小想法 这个算法对我来说很难，所以写下过程来记录 OpenCV...
论文笔记之：Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks
a1424262219的博客
10-16 252
Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks NIPS 2015 　　摘要：本文提出一种 generative parametric model 能够产生高质量自然图像。我们的方法利用 Laplacian pyramid framework 的框架，从粗到细的...
AI时代新词-生成对抗网络（GAN）
最新发布
smileKH的博客
05-26 1110
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是一种由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成的深度学习模型。GAN的核心思想是通过生成器生成逼真的数据，同时通过判别器判断生成的数据是否真实，两者相互对抗、相互学习，最终使生成器能够生成高质量的假数据。GAN在图像生成、视频生成、音频生成等领域有着广泛的应用。
LAPGAN应用：Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks
gdtop的个人笔记
02-13 1688
本篇blog的内容基于原始论文Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks(NIPs2015)和《生成对抗网络入门指南》第六章。 基于cGAN的思想，这里的拉普拉斯对抗网络（LAPGAN）是在GAN基础上生成高质量图片，解决目前GAN生成数据质量差的问题。 一、拉普拉斯金字塔 1....
LAPGAN来源论文《Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks》读后总结
yzqlyzql的博客
08-07 632
LAPGAN来源论文《Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks》读后总结前言文章主要内容与贡献提出了LAPGAN(Laplacian Pyramid of Adversarial Networks)实验部分做了人类判别是否是自然图像的实验来说明LAPGAN的优越性其它实验在CIFAR...
LAPGAN：Deep Generative/Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks 使用拉普拉斯金字塔的GAN
hyczkg的博客
09-25 2971
Emily Denton Dept. of Computer Science Courant Institute New York University Soumith Chintala Arthur Szlam Rob Fergus Facebook AI Research New York 原文链接，引用请注明出处 摘要 本文介绍了一种能够生成高质量自然图像样本的生成参数模型。作者的方法在...
Laplacian Pyramid Adversarial Network for Face Completion
02-08
Recently, generative adversarial networks (GANs) have demonstrated high-quality reconstruction in face completion. There is still much room for improvement over the conventional GAN models that do not...
A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications_简单总结
m0_37569924的博客
03-10 1840
SR_简单总结 ① GANrecursive networkResidual networkCNNAUTO ENCODERELSE SR_简单总结 ① ) GAN GANISRGAN: Improved Super-Resolution Using Generative Adversarial Networks （CVC) G-GANISR: Gradual generative adversa...
语义分割-ICCV2017 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks循环一致对抗网
ssshyeong的博客
03-06 4495
我们提出了一种学习在没有成对例子的情况下将图像从源域X转换为目标域Y的方法。我们的目标是学习一种映射G: X→Y，使G(X)的图像分布与使用对抗性损失的分布Y难以区分。我们将它与一个逆映射F: Y→X耦合，并引入一个循环一致性损失来强制F (G(X))≈X(反之亦然)。在不存在配对训练数据的几个任务上给出了定性结果.
GANs学习系列(7)： 拉普拉斯金字塔生成式对抗网络Laplacian Pyramid of Adversarial Networks
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
11-30 7075
【前言】      本文首先介绍生成式模型，然后着重梳理生成式模型（Generative Models）中生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文，着重梳理了主干论文之间的联系与区别，揭示生成式对抗网络的研究脉络。  本文涉及的论文有： Goodfello
一天搞懂深度學習
04-23
台湾李宏毅教授写的，写的非常好，通俗易懂，可以毫不夸张的说，看完掌握文中的内容，对深度学习进阶创新，有质的帮助。
生成式对抗网络GAN研究进展（四）——Laplacian Pyramid of Adversarial Networks，LAPGAN
Solomon1558的专栏
09-17 1万+
【前言】     本文首先介绍生成式模型，然后着重梳理生成式模型（Generative Models）中生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文，着重梳理了主干论文之间的联系与区别，揭示生成式对抗网络的研究脉络。 本文涉及的论文有： [1] Good
【深度学习】大牛的《深度学习》笔记，Deep Learning速成教程
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深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端（end-to-end）的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。那么，深度学习有多深？学了究竟有几分？本文将带你领略
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简单易懂的讲解深度学习（入门系列之一）
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摘要： 当你和女朋友在路边手拉手一起约会的时候，你可曾想，你们之间早已碰撞出了一种神秘的智慧–深度学习。恋爱容易，相处不易，不断磨合，打造你们的默契，最终才能决定你们是否在一起。深度学习也一样，输入各种不同的参数，进行训练拟合，最后输出拟合结果。 恋爱又不易，且学且珍惜！ 导言： 目前人工智能非常火爆，而深度学习则是引领这一火爆现场的“火箭”。于是，有关“深度学习”的论文、书籍和网络博客汗牛充栋，但大多数这类文章都具备“高不成低不就”的特征。对于高手来说，自然是没有问题，他们本身已经具备非常“深度”的学.
一文搞懂深度学习
小马过河R的博客
02-06 4893
深度学习是机器学习的进阶分支，专用于解决传统机器学习难以处理的复杂问题。机器学习更侧重“广义的数据建模”，而深度学习聚焦“多层神经网络的自动化学习”。示例用机器学习预测房价：线性回归分析历史数据中的面积、位置等因素。用深度学习识别人脸：CNN模型自动从像素中学习眼睛、鼻子等特征组合。RNN 是一种强大的序列数据处理工具，但其训练和优化需要特别注意梯度问题。通过引入 LSTM 和 GRU 等变体，可以更好地处理长序列数据。
图像结构样式分开生成的生成模型论文代码
qq_36190147的博客
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本文转自微信公众号擦createamind 图像结构样式分开生成的生成模型论文代码 2016-09-29 zdx3578 大脑模拟 Generative Image Modeling using Style andStructure Adversarial Networks Xiaolong Wang, Abhinav Gupta
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