深度学习《stackGAN》

最新推荐文章于 2025-11-12 13:23:19 发布
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#stackGAN

博客主要围绕stackGAN展开，介绍了要学习其结构设计相关内容，聚焦于信息技术领域中stackGAN这一技术。

今天我们来学习下stackGAN的结构设计
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StackGAN之pytorch实现
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StackGAN之pytorch实现，基于python 1.10.1 ， python 3.7 源： github项目 项目解析： main.py from __future__ import print_function import torch.backends.cudnn as cudnn import torch import torchvision.transforms as transforms import argparse import os import random import sy
StackGAN论文解读
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09-09 1854
论文：https://arxiv.org/pdf/1612.03242.pdf 源码：https://github.com/nashory/pggan-pytorch 摘要 从文字描述中生成具有照片般真实感的图片一直是计算机视觉中具有挑战性的一个课题，并且具有很多的应用。现有方法生成的图片可以粗略的反映出给定的描述，但是缺乏需要的细节和生动的对象局部。本文提出了堆叠生成对抗网络（StackGan），它从文字描述中生成具有照片般真实感的图像。第一阶段的GAN根据文字描述草绘出一张简单...
stackGan论文
08-25
论文原文，StackGAN- Text to Photo-realistic Image Synthesis.pdf with Stacked Generative Adversarial Networks
Python-Pytorch实现重现StackGANv2
08-11
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gitblog_00545的博客
11-12 375
StackGAN是一个开源项目，专注于通过文本生成逼真的图像。该项目由Han Zhang等人开发，主要使用Python编程语言。StackGAN基于生成对抗网络（GAN）技术，通过堆叠多个生成器和判别器来实现从文本描述到高质量图像的生成。 ## 2、项目的核心功能 StackGAN的核心功能是通过文本描述生成逼真的图像。它采用了两阶段的生成过程： - **第一阶段（Stage-I）**：生成
deepstack算法详解
08-10
研究了一段时间的德州扑克，主要针对deepstack的算法进行研究。包括其中的CFR 算法
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StackGAN 阅读笔记
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04-09 239
StackGAN 阅读笔记 StackGAN论文下载链接(arxiv) 创新点 提出多尺度的GAN Stage-I GAN Stage-II GAN Stage-I GAN 主要是根据文本描述抓取目标物体的主要形状轮廓和一些基础色块，生成低分辨率的图片。 Stage-II GAN 修正Stage-I生成的低分辨率图片，并且根据再次阅读文本描述完善细节，生成高分辨率图片。 Condit...
StackGAN论文：文本到超真实图像合成的深度学习方法
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StackGan笔记1
08-08
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于生成对抗网络（GAN）的图像合成技术取得了巨大突破。其中，StackGAN作为一种创新的GAN架构，为从文字描述生成高质量、高分辨率图像开辟了新的道路。本文将详细介绍StackGAN...
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资源摘要信息:"Hands-On-Deep-Learning-Algorithms-with-Python:Packt的Python动手深度学习算法" 本书是关于使用Python语言，结合TensorFlow框架，深入学习和实现深度学习算法的实践指南。深度学习作为人工智能的一...
【GANs学习笔记】（十七）STACKGAN、STACKGAN++
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1710.10916v3 GitHub：https://github.com/hanzhanggit/StackGAN-v2 收录于：IEEE Trans StackGAN++是StackGAN同一团队针对StackGAN所存在的一些问题所提出的改进版本，因此在文中也称为StackGAN-v2，自然之前的StackGAN就是StackGAN-...
StackGAN笔记
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Stack可译做堆叠，就是在GAN上面再放上一个GAN。 作者讲述自己的解决思路，原来难以生成高分辨率的图像，他们分解了这个问题，把生成高分辨率图片这个任务分解成两个更为简单的任务。就是文中说的一个GAN生成大致的形状和颜色，第二个GAN生成细节和修正错误，这比直接一个GAN生成更加容易。这似乎研究中解决一些任务的一种常用的方法，以前看的一篇论文，图像修复的，先修复缺失的轮廓边缘，再填充颜色。比直接一次完成好。就是把一个任务分成可以区分的两个任务，分别加以处理。 翻译： 摘要： 从文字描述中生成具有照片般真
stackgan
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05-06 323
stackgan的训练连接问题
StackGAN详解与实现（使用tensorflow2.x实现）——利用文本合成逼真的图像
盼小辉丶的博客
11-03 3459
StackGAN具有两个GAN堆叠在一起形成了一个能够生成高分辨率图像的网络。它分为两个阶段，Stage-I和Stage-II。 Stage-I网络生成具有基本颜色和粗略草图的低分辨率图像，并以文本嵌入为条件，而Stage-II网络获取由Stage-I网络生成的图像并生成以文本嵌入为条件的高分辨率图像。基本上，第二个网络可以纠正缺陷并添加细节，产生更逼真的高分辨率图像。
StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks 论文笔记...
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StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesiswith Stacked Generative Adversarial Networks 　　本文将利用 GANs 进行高质量图像生成，分为两个阶段进行，coarse to fine 的过程。据说可以生成 256*256 的高清图像。 　　基于文本生成对应图像的工作已...
StackGAN mini review
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02-09 2821
作者：曹恭泽 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24421479 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 arxiv 传送门 最近 NIPS 上有一篇关于 GAN 的论文很受关注，在 reddit 上也有不少讨论，因为它的生成结果实在很 impressive ，如图： 最下一排是 stackGAN
stackgan数据集
ysh的博客
11-26 748
链接：https://pan.baidu.com/s/1EsWPC9HMhfT9L8ITwgXTOA 提取码：tg5c
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