Dr-Gan代码库，使用PyTorch实现。-ITADN社区

Pytorch版Dr-Gan源码

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本项目为基于PyTorch框架实现的Dr-GAN（Diversity Regularized GAN）源代码，包含详细的模型架构与训练过程，适用于生成对抗网络的研究和应用。查看readme文件，该内容是DR-Gan的代码实现，并使用了CFPdataset数据集。

3D-GAN-PyTorch: PyTorch下的3D-GAN实现

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3D-GAN-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的深度学习项目，专注于三维生成对抗网络（3D-GAN）模型的构建与训练。 3D-GAN-火炬Pytorch实现。数据集可以通过wget命令下载http://3dshapenets.cs.princeton.edu/3DShapeNetsCode.zip，然后使用unzip解压文件，并将解压后的目录重命名为ModelNet。具体步骤如下： 1. 使用 wget 命令下载数据集：`wget http://3dshapenets.cs.princeton.edu/3DShapeNetsCode.zip` 2. 解压缩下载的文件：`unzip 3DShapeNetsCode.zip` 3. 将解压后的目录重命名为 ModelNet：`mv 3DShapeNetsCode ModelNet`

利用PyTorch实现GAN生成对抗网络代码

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本项目使用Python深度学习框架PyTorch构建了一个生成对抗网络（GAN），旨在通过训练判别器和生成器之间的博弈来产生逼真的数据样本。使用PyTorch构建GAN（生成对抗网络）的源码博客文章详细解释了每行代码的内容，具体内容可以自行查看。

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。

MMD-GAN代码实现

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MMD-GAN是一种创新的生成对抗网络模型，通过最小二乘法和最大均值差异(MMD)技术提高样本多样性与质量。本文档提供了该模型的具体代码实现细节及操作指南。 MMD-GAN代码用Python编写。

基于GAN的图像着色-Pytorch实现-代码下载

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本项目利用生成对抗网络（GAN）技术对灰度图像进行自动上色处理，并采用PyTorch框架实现了模型训练及预测功能，提供源码免费下载。效果图如下所示：（由于实际输入框并未提供图片直接展示功能，请参考您分享的外部链接查看效果）描述：根据提供的图示，可以观察到设计界面的整体布局、颜色搭配以及各个元素的位置安排。（此处省略具体视觉细节描述，建议直接参照原图以获得最准确的理解）

使用Pytorch实现的YOLO-v3-tiny代码

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本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现了轻量级目标检测模型YOLO-v3-tiny，适用于资源受限环境下的实时物体识别任务。基于Pytorch 0.4的YOLO-v3-tiny实现代码能够直接调用摄像头进行目标检测。该代码使用COCO数据集训练，并能识别出80个类别。

Wasserstein-GAN:基于PyTorch的WGAN实现

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本项目采用Python深度学习库PyTorch实现了Wasserstein Generative Adversarial Networks (WGAN)，旨在提供一种改进的生成对抗网络训练方法，以解决传统GAN训练过程中的难题。瓦瑟斯坦·甘（WGAN）论文的PyTorch实现正在进行中，目的是为了教育目的复制LSUN和CIFAR10实验。该项目还展示了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）如何演变为WGAN的过程。项目包括： - Jupyter笔记本用于处理火炬LSUN卧室数据集 - 脚本用于下载和预处理LSUN LMDB数据 - 火炬CIFAR10 凯拉斯2 MNIST预训练模型的转换工作 - PyTorch权重文件，其中包含了生成图像样本的部分

PyTorch: 简单的GAN实例（使用MNIST数据集）

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本教程展示了如何利用Python深度学习库PyTorch构建一个简单的生成对抗网络（GAN），并使用经典的MNIST手写数字数据集进行训练和验证。今天为大家分享一篇关于使用PyTorch实现简单GAN（生成对抗网络）示例的文章，并且该示例基于MNIST数据集。这篇文章具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章探索更多内容吧。

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Dr-Gan代码库，使用PyTorch实现。

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