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Wasserstein-GAN:基于PyTorch的WGAN实现

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简介：
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

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  • 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
  • (WGAN、WGAN_gp) Wasserstein GAN
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    简介：Wasserstein GAN（WGAN）及其改进版WGAN-GP是利用Wasserstein距离替代JS散度以解决传统GAN训练难题的生成对抗网络模型。 基于TensorFlow实现的WGAN和WGAN_GP，将数据集放置在data文件夹下即可，例如路径为data/数据/*.jpg。
  • PyTorch-GAN-集合：DCGAN、WGAN-GP与SNGAN的PyTorch实现
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    本项目汇集了使用PyTorch框架实现的各种著名生成对抗网络模型，包括DCGAN、WGAN-GP及SNGAN，便于研究和应用。 GAN的集合无监督GAN的Pytorch实现包括了计算初始分数和FID的方法。关于安装python包，请使用以下命令： ``` pip install -U pip setuptools pip install -r requirements.txt ``` 结果模型数据集起始分数FID如下： - 直流电源CIFAR10 6.04 47.90 - WGAN（CNN） CIFAR10 6.64 33.27 - WGAN-GP（CNN） CIFAR10 7.47 24.00 - WGAN-GP（ResNet） CIFAR10 7.74 21.89 - SNGAN（CNN） CIFAR10 7
  • PyTorch-WGAN: DCGAN、WGAN-CP和WGAN-GP的实现
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    本项目实现了基于PyTorch框架下的DCGAN及两种改进型WGAN（WGAN-CP与WGAN-GP），为图像生成任务提供高效解决方案。 以下是三种不同GAN模型（使用相同卷积架构）的Pytorch实现：DCGAN（深度卷积GAN）、WGAN-CP（使用权重修剪的Wasserstein GAN）、和 WGAN-GP（使用梯度惩罚的Wasserstein GAN）。依赖的主要软件包包括： - scikit学习 - 张量流2.0 - PyTorch 1.6.0 - 火炬视觉0.7.0 为了快速轻松地安装所有所需组件，您可以运行以下命令： ``` pip install -r requirements.txt ``` 要训练DCGAN模型并使用Fashion-MNIST数据集，请执行如下指令： ```bash python main.py --model DCGAN \ --is_train True \ --download True \ ```
  • GAN、WGAN、WGAN-GP.zip
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    本资源包涵盖了生成对抗网络（GAN）、权重剪辑机制的GAN（WGAN）及其梯度惩罚版本（WGAN-GP）的相关内容与代码实现，适用于深度学习中的图像合成和数据增强研究。 本实验报告基于PyTorch实现生成对抗网络（GAN）、权重剪切生成对抗网络（WGAN）以及带有梯度惩罚的权重剪切生成对抗网络（WGAN-GP），以拟合给定分布并可视化训练过程。重点比较了这三种模型在稳定性与性能方面的差异，并探讨不同优化器对实验结果的影响。
  • 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`
  • GAN、WGAN、WGAN-GP版本5.docx
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    这份文档深入探讨了几种基于生成对抗网络（GAN）的模型，包括标准GAN、Wasserstein GAN (WGAN)及其梯度惩罚改进版(WGAN-GP)，分析了它们的工作原理和各自特点。 本实验报告基于PyTorch实现生成对抗网络（GAN）、权重剪辑GAN（WGAN）以及梯度惩罚WGAN（WGAN-GP），旨在拟合给定的数据分布并可视化训练过程。通过对比这三种模型的稳定性与性能，我们深入分析了它们各自的优缺点，并探讨了不同优化器对实验结果的影响。
  • PyTorch-GAN：基于PyTorch的生成对抗网络实现
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    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。
  • 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）