用WGAN生成图像

最新推荐文章于 2025-05-09 14:15:27 发布
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文章标签： 深度学习 机器学习 人工智能
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距离上次发博客过去了好久好久，主要是因为最近确实是有些忙碌，太久没有来优快云看一看，不免手有些痒痒，所以打算补发一下在CGAN训练失败以后研究WGAN的结果。

在使用CGAN过程中导致了梯度消失问题，因而转向研究WGAN，在训练WGAN的过程中，确实是缓解了GAN训练过程中的梯度消失，梯度爆炸，模式崩溃等问题，但是训练结果不太理想，生成的图像整体发白，打算通过增加训练次数，修改代码等方法改进这一结果。

关于WGAN具体改进手段，大家自行百度哦~

基于PyTorch的生成对抗网络实战（6）——利用Pytorch搭建WGAN-GP生成手写数字
Wendy的博客
06-23 1529
WGAN-GP (Wasserstein GAN using gradient penalty)，即在WGAN的基础上加入gradient penalty梯度惩罚项，可参考论文：《Improved Training of Wasserstein GANs》。
WGAN-GP生成人脸图像
m0_67780663的博客
08-23 439
Gan生成对抗模型生成人脸图像，简单好用！
使用W-GAN实现手写数字识别
m0_58256026的博客
04-01 703
首先定义，generator和discriminator模型 import torch import torch.nn as nn class Generator(nn.Module): def __init__(self, noise_size): super(Generator, self).__init__() self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(noise_size, 1024), ...
PyTorch-12 GAN、WGAN
m0_37755995的博客
06-23 639
PyTorch-12 生成对抗网络（GAN 、WGAN）
数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-17 2829
数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成
Python 实现WGAN生成对抗网络数据生成（含完整的程序和代码详解）
12-07
内容概要：本文详细介绍了使用Python实现WGAN（Wasserstein GAN）生成对抗网络的整个流程，包括项目背景、目标与意义、挑战、模型架构、损失函数设计、训练与优化策略、评估方法和GUI界面设计。文中详细描述了WGAN...
基于wgan的生成模型-python源码.zip
05-02
**基于WGAN的生成模型**是一种深度学习技术，主要用于生成逼真的图像或数据，它结合了** Wasserstein距离**（也称为Earth Mover's Distance）和**梯度惩罚**策略来训练**生成对抗网络**（Generative Adversarial ...
基于WGAN-GP的图像生成模型：MATLAB实现详解与应用
04-21
使用场景及目标：适用于希望深入了解WGAN-GP工作机制并尝试将其应用于图像生成任务的人群。主要目标是帮助读者掌握WGAN-GP的基本原理，能够在MATLAB环境中构建和训练自己的图像生成模型。 其他说明：文中提供的代码...
(源码)基于MindSpore框架的WGAN图像生成模型.zip
04-16
训练与推理支持单机和多卡训练，提供推理脚本用于生成图像。 模型导出支持将训练好的模型导出为MindIR、ONNX等格式，便于在不同平台上进行推理。 性能评估提供详细的训练和推理性能报告，支持在Ascend310上进行...
WGAN生成对抗网络数据生成（Matlab完整源码和数据)
12-02
1.WGAN生成对抗网络，数据生成，样本生成程序，MATLAB程序； 2.适用于MATLAB 2021b版及以上版本； 3.基于Wasserstein生成对抗网络（Wasserstein Generative Adversarial Network，WGAN）的数据生成模型引入了梯度...
GAN网络生成的图片太亮、不够清晰的问题解决[torchvision.utils.save_image的range]
好好学java
03-01 6093
问题 最近在跑GAN网络，生成一些图片，但是生成的图片不尽如人意，质量不高，太亮，而且太模糊，但是能够保证的是轮廓和细节是很好的，说明改进是有作用的。 生成的图片是上面这样的，问题在于太亮，而且不够清晰。 解决方法 1、考虑你的gan网络的输入是否正确 2、考虑你保存图片的时候，设置是否正确 而我的问题就在于保存图片的时候，设置的参数不正确导致的，这个问题困惑了我很久，现在解决了，记录一下。 save_image(denorm(fake_images), os.path.join(self.sample_d
动漫图片生成实战(GAN,WGAN)
风间琉璃的博客
02-18 6601
动漫图片使用的是一组二次元动漫头像的数据集， 共 51223 张图片，无标注信息，图片主 体已裁剪、 对齐并统一缩放到96 × 96大小。这里使用GAN来生成这些图片。 一、数据集的加载以及预处理 对于自定义的数据集，需要自行完成数据的加载和预处理工作，代码贴在后面，使用make_anime_dataset 函数返回已经处理好的数据集对象。 # 获取数据路径 img_path = glob.glob(r'E:\Tensorflow\tensorflowstudy\GAN\an
Pycharm（十九）深度学习
higerwy的博客
05-06 994
深度学习是机器学习中的一种特殊方法，它使用称为神经网络的复杂结构，特别是“深层”的神经网络，来学习和做出预测。深度学习特别适合处理大规模和高维度的数据，如图像、声音和文本。深度学习、机器学习和人工智能之间的关系如下图所示：深度学习⊆机器学习⊆人工智能优点：1）精度高，性能优于其他的机器学习算法，甚至在某些领域超过了人类；2）随之计算机硬件的发展，可以近似任意的非线性函数；3）近年来在学界和业界受到了热捧，有大量的框架和库可供调。缺点：1）黑箱。
Python----深度学习（基于DNN的吃鸡预测）
weixin_64110589的博客
04-27 2262
和平精英（Peace Elite）是一款受欢迎的多人在线生存射击游戏，通常被称为“绝地求生：刺激战场”。在这个游戏中，玩家被投放到一块广大的战斗区域，必须与其他玩家竞争以成为最后一个生存者。为了分析或研究《和平精英》的玩家表现，常常会收集有关比赛和玩家的数据。本数据集包含了400多万条关于玩家在游戏中的表现记录数据集介绍总体描述该数据集记录了大量玩家在不同比赛中的表现，包含了玩家的杀敌、死亡、以及使用的物品等各种重要数据。
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iltera​rgnp..array([[1/162/16erfiltera​rg−1)==[3120。
第24节：卷积神经网络(CNN)-卷积层、池化层与全连接层
2401_82355416的博客
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本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。
基于Python Flask的深度学习电影评论情感分析可视化系统（2.0升级版，附源码）
IT徐师兄
04-27 2040
基于Python Flask的深度学习电影评论情感分析可视化系统（2.0升级版），集成了Flask框架与先进的word2vec向量模型，能够自动解析影评文本的情感倾向，精准评估电影的好评与差评比例，并通过直观的可视化界面展示分析结果。该项目通过大数据技术分析海量影评，量化好评与差评的分布，为电影评论提供全面的汇总评价分析。
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