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使用CelebA数据集的Pytorch GAN人脸生成代码

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这段代码利用了流行的CelebA人脸数据库，在PyTorch框架下实现了一种生成对抗网络(GAN)，用于高效逼真地生成面部图像。 使用CelebA数据集的GAN网络生成人脸的Pytorch代码可以在提供的压缩包里找到。

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  • 使用CelebA数据集的Pytorch GAN人脸生成代码
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    这段代码利用了流行的CelebA人脸数据库，在PyTorch框架下实现了一种生成对抗网络(GAN)，用于高效逼真地生成面部图像。 使用CelebA数据集的GAN网络生成人脸的Pytorch代码可以在提供的压缩包里找到。
     
  • CelebA-HQ-Face-Identity-Recognition-PyTorch: 用于PyTorch的CelebA HQ人脸身份识别数据集
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    这是一个基于PyTorch框架的人脸识别项目，使用了高质量的CelebA-HQ人脸数据库。该项目致力于实现精确的人脸身份识别功能。 该存储库提供了使用PyTorch的CelebA HQ人脸身份识别模型。数据集包含307个不同的面部身份，每个身份至少有15张以上的图片。训练集中共有4,263张图像，测试集中则有1,215张。 此外，还有一个人脸性别识别数据集，包括了共计30,000张用于区分性别的图片。其中男性和女性的图片数量分别为11,057张和18,943张。训练集中共有23,999张图像，测试集中则有6,001张。 数据集结构如下： - dataset/ - train/ - identity 1/ - identity 2/ ... - test/ - identity 1/ - identity 2/ ... 对于性别识别的数据集，其目录结构为： - dataset/ - train/ - male/ - female/ ... (test部分的详细信息未给出)
     
  • PytorchGAN：利用GAN和Pytorch正面生成人脸
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    PytorchGAN 是一个基于 PyTorch 框架的人脸图像生成项目，采用生成对抗网络（GAN）技术，致力于高质量地合成逼真的人脸图像。 派托克·甘（PytorchGAN）是一种使用生成对抗网络（GAN）和Pytorch框架正面实现的人脸技术。
     
  • 基于PyTorch的GAN生成MNIST数据集
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    本项目利用PyTorch框架实现了一个生成对抗网络（GAN），专门用于生成MNIST手写数字数据集中的图像，展现了强大的图像合成能力。 最近我打算研究一个利用GAN神经网络进行图像超分辨率的项目，在此之前为了更好地理解GAN的工作原理，并熟悉PyTorch框架的应用，我先编写了一个小示例来热身。 GAN（生成对抗网络）的核心思想借鉴了二人零和博弈的概念：可以将生成模型视为伪造钞票的人，而判别模型则像识别假币的警察。具体来说： - 判别器的目标是区分输入的数据（例如图片）是否来自真实的样本集或由生成器制造的虚假样本集。 - 当输入的是真实数据时，理想情况下判别网络会输出接近1的结果；反之如果输入为伪造数据，则期望其输出值接近0。这样就达到了有效识别真假的能力。 - 而对于生成模型而言，它的使命在于尽可能地增强自身的创造能力，以至于所制造出的样本能够误导甚至欺骗判别器无法判断这些新产生的图像是否与原始的真实图片无异。 通过这样的相互博弈过程，GAN试图让生成网络不断优化自身以产生更加逼真的假数据来挑战判别模型，并迫使后者持续改进其识别技巧。
     
  • 使用PyTorch GAN生成伪造手写MNIST数据集的方法
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  • Celeba-HQ生成数据集.zip
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    Celeba-HQ生成数据集是一个包含高清人脸图像的数据集合，旨在促进人脸识别与生成模型的研究和开发。 Celeba-HQ高清人脸生成代码基于GitHub上的代码进行了修改。
     
  • CelebA 人脸数据集 百度云分享
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    简介：CelebA人脸数据集包含数十万张名人面部图像，每张图片都标记了多种属性标签，广泛应用于人脸识别和深度学习研究。百度云提供便捷的数据下载服务。 CelebA人脸数据集（21G）的百度云链接。
     
  • 使用Python实现的人脸生成矫正GAN完整代码教程
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    本教程详细介绍如何运用Python编写人脸生成与矫正的GAN（Generative Adversarial Networks）完整代码，适合对深度学习和计算机视觉感兴趣的开发者参考。 这篇文章主要介绍了生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN），这是一种能够生成特定分布数据的模型。GAN 的训练过程包括先固定 Generator，然后训练 Discriminator。具体来说，输入可以是真实的数据 $x$ 或者由 Generator 从噪声分布中随机采样的噪声 $z$ 经过处理后得到的 $G(z)$ 数据。 在 Discriminator 中，分别对真实的样本数据和生成器产生的假造数据进行分类，并输出二元分类的概率。训练过程中使用损失函数 $\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left[\log D\left(\boldsymbol{x}^{(i)}\right)+\log \left(1-D\left(G\left(\boldsymbol{z}^{(i)}\right)\right)\right)\right]$，其中目标是最大化这个损失函数。因此，在更新 Discriminator 的参数时采用梯度上升法：$$\nabla_{\theta_{d}} \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left[\log D(\boldsymbol{x}^{(i)})+\log (1-D(G(\boldsymbol{z}^{(i)})))\right]$$
     
  • 【人脸数据集】各类人脸数据集生成.txt
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    本文件提供了多种类型的人脸数据集信息，涵盖不同应用场景的需求，助力人脸识别技术的研究与开发。 数据集中的人脸均由StyleGAN生成。所有图片均为1024*1024的高清生成图像，各数据集间的图片无重复内容。目前包含男性、女性、黄种人、中国姑娘、小孩、成人及老人等类别，并且还有戴眼镜和有笑容的人脸数据集。