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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分类专栏： 深度学习 傅氏变换
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linmingan/article/details/79823052
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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01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
【机器学习】生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)详解
loveting99的博客
09-07 1430
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...
AI时代新词-生成对抗网络（GAN）
最新发布
smileKH的博客
05-26 1111
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。
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...
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...
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 1841
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 4496
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.
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...
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。
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 7078
【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
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
产业智能官
04-07 4146
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
深度学习知识点全面总结_深度学习总结
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简单易懂的讲解深度学习（入门系列之一）
12-02 3636
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 5025
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
09-29 612
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
深度学习：详解Generative Adversarial Networks（GAN）
生成对抗网络（GANs）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的深度学习框架，其核心思想是通过两个神经网络模型——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈来训练模型，生成器试图创造出逼真的数据，...
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