条件生成对抗网络（CGAN）

最新推荐文章于 2025-03-22 15:10:46 发布
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之前一直搞不清二者的区别，今天研究了一下，理解如下：
（1）生成对抗网络–GAN
众所周知的生成对抗网络–GAN，由生成器和判别器构成，二者互相博弈，构成对抗。
损失函数为：
在这里插入图片描述
（2）条件生成对抗网络–CGAN
在生成器和判别器的输入中都加入了标签，损失函数为：
在这里插入图片描述

serena_t
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生成对抗网络 | 条件生成对抗网络（CGAN）
前程算法屋的博客
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AIGC实战——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Net, CGAN)
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赵凯月的博客
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【计算机视觉|生成对抗】条件生成对抗网络（CGAN）
远
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生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）[8] 最近被引入为训练生成模型的一种新颖方法。在这项工作中，我们介绍了生成对抗网络的条件版本，通过简单地将我们希望依赖的数据yyy同时提供给生成器和判别器，就可以构建它。我们展示了这个模型可以生成依据类标签条件化的MNIST数字。我们还说明了如何使用这个模型学习一个多模态模型（multi-modal model），并提供了一个初步的图像标记应用示例，在其中我们展示了如何使用这种方法生成并不是训练标签部分的描述性标签。
用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）.ipynb
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用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN），详情可参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/didi_ya/article/details/121604572
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图像生成之条件生成对抗网络（CGAN）
Freeandeasy_roni的博客
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TensorFlow实现的条件生成对抗网络CGAN
条件生成对抗网络（CGAN）是一种深度学习模型，它在传统的生成对抗网络（GAN）的基础上增加了一个条件变量，使得生成模型能够根据给定的条件信息生成更加符合特定条件的样本。这个条件信息可以是类别标签、图像、...
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人工智能--生成对抗网络
看，好自为之的博客！！！
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理解生成对抗网络的基本原理和掌握利用生成对抗网络生成新样本的方法
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