Advertisement

CVAE-GAN-zoos-PyTorch-Beginner: 对于新手而言，这是了解VAE、GAN及CVAE-GAN的理想开端。...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目为PyTorch初学者设计，通过动物园数据集实例化讲解变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）及其结合体条件限制的变分自编码器-生成对抗网络（CVAE-GAN），适合入门学习和实践。 感谢几位朋友的点赞支持。如果你是第一次接触自编码器（AE）和生成对抗网络（GAN），这将是一个非常有用且高效的学习资源。所有内容均使用PyTorch编写，并采用清晰易懂的格式，非常适合初学者学习。 本项目的所有模型目前都是基于MNIST数据库进行图片生成。作为一个小而精简的数据集，MNIST特别适合在单个CPU上运行实验，是新手入门的理想选择。 该项目包含以下几种模型： - 自编码器（AE） - 降噪自编码器（DAE） - 变分自编码器（VAE） - 对抗生成网络（GAN） - 条件对抗生成网络（CGAN） - 深度卷积对抗生成网络 (DCGAN) - Wasserstain对抗生成网络 (WGAN) - 基于渐变惩罚的Wasserstain对抗生成网络 (WGAN-GP) - 变分自编码器与对抗生成网络结合模型（VAE-GAN） - 条件变分自编码器与对抗生成网络结合模型（CVAE-GAN）

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CVAE-GAN-zoos-PyTorch-Beginner: 对于新手而言，这是了解VAE、GAN及CVAE-GAN的理想开端。...
    优质
    本项目为PyTorch初学者设计，通过动物园数据集实例化讲解变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）及其结合体条件限制的变分自编码器-生成对抗网络（CVAE-GAN），适合入门学习和实践。 感谢几位朋友的点赞支持。如果你是第一次接触自编码器（AE）和生成对抗网络（GAN），这将是一个非常有用且高效的学习资源。所有内容均使用PyTorch编写，并采用清晰易懂的格式，非常适合初学者学习。 本项目的所有模型目前都是基于MNIST数据库进行图片生成。作为一个小而精简的数据集，MNIST特别适合在单个CPU上运行实验，是新手入门的理想选择。 该项目包含以下几种模型： - 自编码器（AE） - 降噪自编码器（DAE） - 变分自编码器（VAE） - 对抗生成网络（GAN） - 条件对抗生成网络（CGAN） - 深度卷积对抗生成网络 (DCGAN) - Wasserstain对抗生成网络 (WGAN) - 基于渐变惩罚的Wasserstain对抗生成网络 (WGAN-GP) - 变分自编码器与对抗生成网络结合模型（VAE-GAN） - 条件变分自编码器与对抗生成网络结合模型（CVAE-GAN）
     
  • VAE_GAN_PyTorch:包含VAE、CVAE、GAN和DCGAN的生成模型合集
    优质
    VAE_GAN_PyTorch是一个PyTorch库，集成了解耦式变分自编码器（VAE）、条件VAE（CVAE）、生成对抗网络（GAN）及深度卷积GAN（DCGAN），适用于图像生成任务。 VAE_GAN_PyTorch 是一个包含多种生成模型的集合，包括变分自编码器（VAE）、条件变分自编码器（CVAE）、生成对抗网络（GAN）以及深度卷积生成对抗网络（DCGAN）。
     
  • 3D-GAN-PyTorch: PyTorch下的3D-GAN实现
    优质
    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`
     
  • cDC-GAN-pytorch
    优质
    cDC-GAN-pytorch 是一个基于PyTorch框架实现的条件判别式生成对抗网络(cDC-GAN)项目，适用于图像生成和处理任务。 使用PyTorch和CelebA数据集进行有条件的DCGAN实现参考以下论文：深度卷积生成对抗网络无监督表示学习条件生成对抗网络 PyTorch DCGAN示例： 我们将使用img_align_celeba数据集。 用法： ``` python GAN.py --dataset_dir=数据集目录 --result_dir=结果目录 ``` 例如： ``` python GAN.py --dataset_dir=./celeba --result_dir=./celeba_result ``` 数据集示例路径如下： - `./celeba/celeba/000000.jpg` - `./celeba/celeba/000001.jpg`
     
  • GAN与VAE：分别在CIFAR-10和MNIST任务中实现GAN和VAE
    优质
    本项目探讨了生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）的应用，在CIFAR-10数据集上使用GAN进行图像生成，同时在MNIST数据集上实施VAE以评估其性能。 GAN-VAE 分别在CIFAR-10和MNIST任务上实施了生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。
     
  • PyTorch-GANs: 我对多种GAN架构的实现，如经典GAN（Goodfellow等）、cGAN...
    优质
    本项目展示了使用PyTorch实现的各种生成对抗网络(GAN)架构，包括经典GAN、条件GAN(cGAN)等多种模型。 PyTorch GAN 此仓库包含各种GAN架构的PyTorch实现。目的是使初学者更容易开始玩和学习GAN。 我发现的所有存储库都掩盖了某些内容，例如将某些网络层中的偏向设置为False而没有解释为什么要做出某些设计决定。此仓库使每个设计决策透明。 目录 - 什么是GAN？ - GAN最初是由Ian Goodfellow等人提出的。 - 在一份开创性论文中，介绍了GAN的概念。 - GAN是一个框架，在其中有两个模型（通常是神经网络），称为生成器（G）和判别器（D）。这两个模型相互竞争。生成器尝试学习真实数据的分布，这是通常感兴趣的网络；而判别器的目标是正确地区分由生成器产生的假图像与来自某个数据集的真实图像。 设置 - 使用git命令克隆仓库： - git clone https://github.com/gordicaleksa/py 请留意此部分中提到的内容可能需要进一步补充或更新，以适应项目的最新进展。
     
  • GAN Lab: GAN实验室
    优质
    GAN实验室致力于研究和开发生成对抗网络技术，探索其在图像处理、数据增强及人工智能领域的广泛应用与创新。 GAN Lab：用于生成对抗网络的交互式可视化实验工具 概述： GAN Lab是一种新颖的交互式可视化工具，任何人都可以学习并尝试通用对抗性网络（GANs），这是一类流行的复杂深度学习模型。借助于GAN Lab，您可以像使用玩具一样训练2D数据分布上的GAN模型，并且能够实时地观察其内部工作原理。该工具采用浏览器内GPU加速的深度学习库实现，从模型训练到可视化展示的所有操作均由JavaScript完成。用户只需通过Chrome等现代网络浏览器即可运行此应用。 发展： 本节介绍如何开发GAN Lab。 安装依赖项： 执行以下命令克隆GitHub上的相关代码仓库：$ git clone https://github.com/polymerlabs/ganlab.git
     
  • PyTorch-GAN：基于PyTorch的生成对抗网络实现
    优质
    PyTorch-GAN是一款基于PyTorch框架开发的库，专注于提供多种生成对抗网络（GAN）模型的高效实现。该库简化了GAN的研究和应用过程，使开发者能够快速上手并进行创新实验。 该存储库已不再更新维护，因为我目前无法投入时间进行维护。如果您有兴趣作为合作者继续开发，请通过电子邮件与我联系。 PyTorch-GAN 是一个包含生成对抗网络的 PyTorch 实现集合的研究项目。虽然模型架构可能不完全遵循原始论文中的描述，但我更注重传达核心思想而非精确配置每一层。我们非常欢迎任何对 GAN 的贡献和建议。 安装说明如下： ``` $ git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN $ cd PyTorch-GAN/ $ sudo pip3 install -r requirements.txt ``` 实现内容包括辅助分类器生成对抗网络，由奥古斯都·奥德纳（Augustus Odena）、克里斯托弗·奥拉（Christopher Olah）和乔纳森·希伦斯（Jonathon Shlens）提出。
     
  • Pytorch版Dr-Gan源码
    优质
    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。
     
  • PyTorch GAN生成对抗网络示例
    优质
    本项目提供了一个使用Python和PyTorch框架实现的GAN（生成对抗网络）示例代码，旨在帮助初学者理解和实践GAN的基本原理。 今天为大家分享一篇关于使用PyTorch实现的GAN（生成对抗网络）实例的文章。这篇文章具有很高的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章深入了解一下吧。