Conditional Generative Adversarial Nets

最新推荐文章于 2022-09-27 16:15:39 发布
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本文探讨了条件生成对抗网络（CGAN）的概念，它在原始GAN基础上引入条件变量，如标签，以指导生成过程。CGAN能生成特定类别的高质量图像，其结构包括生成器G和判别器D，二者通过博弈优化损失函数。

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原文：Conditional Generative Adversarial Nets

CGAN在原始GAN的基础上加入标签或其他条件，通过与原始GAN的输入进行共同作用，可以指导生成的数据。结构模型如下图：

G和D需要解决的问题为：

实验结果：

网上找到的代码（pytorch版）：conditional-GAN

《Conditional Generative Adversarial Nets》论文解析
wenqiwenqi123的博客
12-27 6749
最近看了下deepnude的原理，其git上说的是使用了pixel2pixel技术，也就是说是这一篇： 《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks》 这是加里福利亚大学在CVPR 2017上发表的一篇论文，讲的是如何用条件生成对抗网络实现图像到图像的转换任务。 　　> 原文链接：https://ar...
Improving Image Captioning with Conditional Generative Adversarial Nets理解
dreamweaverccc的博客
05-07 720
Chen C , Mu S , Xiao W , et al. Improving Image Captioning with Conditional Generative Adversarial Nets[J]. 2018. 一、前言 1. 基于强化学习的图像标注
（CGAN）Conditional Generative Adversarial Nets
08-27
条件生成对抗网络（CGAN）， tensorflow实现
Conditional Generative Adversarial Nets（CGAN）
qq_40128284的博客
07-20 2269
前言： 这篇博客为阅读论文后的总结与感受，方便日后翻阅、查缺补漏，侵删！ 论文：Conditional Generative Adversarial Nets 参考：博客一、博客二 解决的问题： 介绍这个问题前，我们首先回顾GAN的优点与缺点： GAN 的优点： ● GAN是一种生成式模型，相比较其他生成模型（玻尔兹曼机和GSNs）只用到了反向传播，而不需要复杂的马尔科夫链。 ● 相比其他所有模型，GAN可以产生更加清晰，真实的样本。 ● GAN采用的是一种无监督的学习方式训...
cGAN:Conditional Generative Adversarial Nets
qq_37151108的博客
08-04 6261
论文阅读之cGAN:Conditional Generative Adversarial Nets #Abstract 本文提出了条件-生成对抗网络（Conditional-GAN),Generator和Discriminator的输入数据除了随机噪声外还多了标签y，从而可以通过GAN生成不同class label的图像，用于更好的引导单模态图像生成以及多模态学习下的生成图像标签等。 
 

# Section I Introduction
 

生成模型中的生成对抗网络有效地规避了一些不好近似的概率运算，
【论文阅读】Conditional Generative Adversarial Nets
YasmineC的博客
04-28 1028
碎碎念 参加jittor比赛，热身赛中使用的GAN模型，想起自己还没真正使用过GAN，希望通过这个机会学习下 引入 想要真正地理解世界，就应该能够生成世界的种种组成。因此出现了生成模型； 生成模型是说，我们随机地生成一些图片（以图片任务为例），使得这些图片能够尽可能地描绘真实世界； 然而这个标准很难量化去衡量（怎么样才算真实？），因此提出生成对抗网络GAN，同时设计生成器和判别器两个部分，生成器的任务是努力生成能够以假乱真的图片，而判别器的任务是尽可能区分生成的图片和真实图片；这样评判标准就清晰了，即是真
PaperNotes(5)-Conditional Generative Adversarial Nets
sinat_40624829的博客
10-08 1528
Conditional GAN 论文阅读笔记Abstract1 Introduction2 Related Work3 Conditional Adversarial Nets3.1 Generative Adversarial Nets3.2 Conditional Adversarial Nets4 Experimental Results4.1 Unimodal4.2 Multimodal5 Future Work6.思考 Abstract 生成对抗网[8]是最近被提出的一种训练生成模型的新方法。本文
Conditional Generative Adversarial Nets.pdf
07-09
生成式对抗网络（Generative Adversarial Nets，简称GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。GAN由两个主要部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成数据，而...
【GANs】Conditional Generative Adversarial Nets
m0_57411450的博客
09-27 893
Conditional Generative Adversarial Nets原文链接本文提出了GAN的改进版本，条件GAN：通过为数据增加label(y)label(y)label(y)进行构造，在GGG和DDD的输入上都增加了labellabellabel然后做了两个有条件的GAN实验。也就是给定条件yyy，结合随机分布，生成条件yyy的样本。1.mnist数据集，基于给定labellabellabel。
Conditional Generative Adversarial Nets（小白学GAN 五）
fan1102958151的博客
05-27 909
原文链接：https://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf 简介 核心思想：在判别器与生成器的输入中加上标签等而外信息作为条件信息来约束生成器。 相比原始的GAN所生成的图片只能拟合到整个训练集X的数据分布，而无法控制具体生成其中某种标签的数据。但是如果加上了标签信息作为而外的信息输入，我们就能以此来对生成数据具体拟合范围进行约束，用不同的标签就能生成不同的数据。感性上来理解，判别器不仅要判断输入图片是否为真，还要判断输入图片与标签是否匹配，只不过两个任务由判别器一次完成罢了
[cgan]Conditional Generative Adversarial Nets
07-22 464
cgan 生成 mnist:https://blog.youkuaiyun.com/qq_38826019/article/details/80865852 转自：https://www.jianshu.com/p/dba09468de1a 在生成对抗网络GAN提出之后，又出现了一种条件对抗网络CGAN。CGAN能够通过简单地提供数据 y 来构造，希望对生成器和判别器都进行条件化。通过实验验证了给模型可...
[论文笔记]：Conditional Generative Adversarial Nets
sinat_38059712的博客
03-22 547
Conditional Generative Adversarial Nets内容总结网络结构损失函数实验MNIST数据集的实验Flickr数据集上的图像自动标注实验(Mir Flickr-25k) 论文地址： https://arxiv.org/abs/1411.1784 代码地址： https://github.com/TeeyoHuang/conditional-GAN https://w...
【论文精读】(CGAN)Conditional Generative Adversarial Nets
你的深度学习小站
11-23 2811
Conditional Generative Adversarial Nets 关于原版的生成对抗网络模型以及公式推导可以参考：【论文精读】对Generative Adversarial Net的一点理解 摘要 ​ 生成对抗网络最近介绍了一种新的方法来训练生成模型。本文将介绍生成对抗网络的条件版本，通过简单的输入数据yyy来构建，作者希望生成器和辨别器都能够被训练。 ​ 作者展示了此模型能够生成以类标签为条件的MNISTMNISTMNIST数字。 ​ 作者还展示此模型如何能够用来学习一个多模态模型，并且提供
conditional generative adversarial nets
03-16
条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Nets）是一种生成对抗网络，它可以通过给定条件来生成特定的输出。这种网络通常用于图像生成和语音合成等任务，其中输入的条件可以是图像的标签或描述，或者...
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