GAN应用简介

最新推荐文章于 2025-02-20 23:00:49 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yihool_/article/details/123024017
本文介绍了先验分布与后验分布的概念，并重点探讨了GAN（生成对抗网络）的应用，如StyleGAN2用于图像生成，CycleGAN进行图像转换，GauGAN通过草图生成图像，以及GAN在动态视频生成和3D领域的应用。同时，列举了Adobe、Google、IBM等公司如何利用GAN进行艺术创作、文本生成和数据增强，以及在Snapchat和TikTok等平台上的图像过滤应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.先验分布和后验分布

 

1.1 先验分布是总体分布参数θ的一个概率分布。

1.2

GAN

1.StyleGAN2

2. GAN for Image translation

2.1 from one domain to another

Model: CycleGAN

 2.2 GauGAN

通过绘制的草图生成逼真的图像 

2.3 通过静态图像生成动态视频

2.4 3D领域上的应用

3. Companies using GANs

Adobe 艺术家涂鸦风格

Google 文本生成

IBM Data Augmentation（数据增强）

Snapchat TikTok Image Filters

Disnep 超分辨

Alrick Meng
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【1】gans的应用 gan-applications.pdf
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李宏毅老师最新的生成式对抗网络的应用介绍！非常值得学习！
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04-06 828
注：拉到最后有视频版哦~ 我结合我的方向，给大家介绍一下 GAN 方面的一些应用，因为我是做人脸的，大部分的应用都会在人脸上 在讲论文前，我们先来回顾下 PGGAN 和 stylegan，我今天讲的三篇论文都是基于这两个网络的 PGGAN 是一个渐进式的网络，主要的创新是能产生高清的图片。开始的时候 GAN 的网络非常浅，只能学习低分辨率（4×4）的图片生成，随着训练进行，我们会把 GANs 的网络层数逐渐加深，进而去学习更高分辨率的图片生成，最终不断的更新 GANs，从而能学习到 1024×1024 分辨
GAN系列学习(1)——前生今世
学习AI算法，请关注微信公众号：机器学习算法全栈工程师……
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作者：刘威威编辑：李文臣11.GAN的 ‘前世’？大家都知道GAN是Ian Goodfellow 2 014年放出的一篇开山之作，在深度学习界评价很高，可以说GAN的出现，给深度学习界带来了很多的研究(shui)课(lun)题(wen)。但是如果说GAN是另外一种网络的变种，不知道你是否相信呢？但是有一个人是坚信不疑的，这个人就是德国AI科学家Jürgen Schmidhuber，说到这个人可能很
一些非常酷的GAN的应用
AI公园
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点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Jonathan Hui编译：ronghuaiyang导读GANs被称为是度学“过去20年内在深习上最酷的...
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风信子的猫Redamancy的快乐星球
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通过姿势的附加输入，我们可以将图像转换为不同的姿势。例如，右上角图像是基础姿势，右下角是生成的图像。下面的优化结果列是生成的图像。该设计由二级图像发生器和鉴频器组成。生成器使用元数据（姿势）和原始图像重建图像。判别器使用原始图像作为设计标签输入的一部分。跨域名转让将很可能成为第一批商业应用。GANs将图像从一个领域（如真实的风景）转换为另一个领域（莫奈绘画或梵高）。例如，它可以在斑马和马之间转换图片。Cyclegan构建了两个网络G和F来构建从一个域到另一个域以及反向的图像。不同姿态下的合成面。......
GAN 在计算机视觉中的应用
AI天才研究院
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1.背景介绍 计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，主要关注于计算机从图像和视频中抽取高级特征，并进行理解和判断。随着深度学习技术的发展，计算机视觉的表现力得到了显著提高。在这里，我们将讨论 Generative Adversarial Networks(GAN)在计算机视觉领域的应用，以及其背后的算法原理和数学模型。 2.核心概念与联系 GAN 是一种深度学习的生成模型，由 Goodfe...
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GAN在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：
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43_GAN网络详解(3)---GAN的应用
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### GAN 的应用场景 生成对抗网络（GAN）作为一种强大的机器学习框架，在多个领域展现了其独特的优势。以下是几个主要的应用场景： #### 图像生成 GAN 能够生成高质量的图像，这些图像是由模型从未见过的数据分布中采样得到的。这种能力使得 GAN 广泛应用于艺术创作、虚拟现实等领域[^1]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers def build_generator(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Dense(7*7*256, use_bias=False, input_shape=(100,))) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Reshape((7, 7, 256))) assert model.output_shape == (None, 7, 7, 256) model.add(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh')) return model ``` #### 数据增强 在医疗影像分析和其他数据稀缺的任务中，GAN 可用于合成额外的训练样本，从而提高模型性能并减少过拟合风险[^3]。 #### 图像编辑与风格转换 利用条件 GAN 和 CycleGAN 等变体技术，可以实现图像的内容保持不变而样式改变的效果，这在影视后期处理和广告设计中有重要价值。 #### 视频生成 通过扩展到三维空间或引入时间维度，GAN 还能用来制作连贯的视频片段，这对于动画电影制作来说是一个突破性的进展。 ### 发展趋势 随着研究深入和技术进步，GAN 正朝着以下几个方向发展： - **架构改进**：不断优化基础结构以解决模式崩溃等问题。 - **理论探索**：加强对收敛性和稳定性等方面的理解。 - **跨模态融合**：尝试将视觉与其他感官信息结合起来创造更多可能性。 - **实际落地**：推动从实验室走向产业界的实际部署过程中的效率提升与成本降低措施实施情况如何评估？
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