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GAN、DCGAN、LSGAN、WGAN、WGANGP和DRAGAN：GAN及其扩展

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本文综述了生成对抗网络（GAN）及其多种变体，包括DCGAN、LSGAN、WGAN、WGANGP以及DRAGAN，深入探讨了它们的改进机制与应用场景。 GAN、DCGAN、LSGAN、WGAN、WGANGP 和 DRAGAN 的 Tensorflow 版本为 2.1.0。

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  • GAN、DCGAN、LSGAN、WGAN、WGANGP和DRAGAN：GAN及其扩展
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    本文综述了生成对抗网络（GAN）及其多种变体，包括DCGAN、LSGAN、WGAN、WGANGP以及DRAGAN，深入探讨了它们的改进机制与应用场景。 GAN、DCGAN、LSGAN、WGAN、WGANGP 和 DRAGAN 的 Tensorflow 版本为 2.1.0。
     
  • DCGAN-LSGAN-WGAN-GP-DRAGAN-TensorFlow-2：DCGAN、LSGAN、WGAN-GP和DRAGAN...
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    本项目使用TensorFlow 2实现多种生成对抗网络模型（GAN），包括DCGAN、LSGAN、WGAN-GP及DRAGAN，旨在对比分析它们的性能与特点。 我们建议基于GAN的面部属性编辑工作，并于2019年4月8日使用TensorFlow 2重新实现了这些GAN模型。旧版本可以在“v1”目录中找到。 本项目包括以下几种GAN实现： - GAN-Tensorflow 2：在TensorFlow 2中的DCGAN、LSGAN和WGAN-GP的实现 - 德拉甘名人面部编辑：使用德拉甘架构对时尚MNIST数据集进行实验，实现了DCGAN、LSGAN和WGAN-GP模型。 - 日本动漫风格转换：利用德拉甘框架在不同环境中测试了WGAN-GP模型。 项目环境要求： - Python 3.6 - TensorFlow 2.2 和 TensorFlow插件0.10.0 - OpenCV，scikit-image，tqdm和oyaml
     
  • Python-DCGAN-LSGAN-WGAN-GP-Dragan-Pytorch
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    本项目涵盖了使用PyTorch实现的各种改进版生成对抗网络（GAN），包括DCGAN、LSGAN、WGAN-GP及DRAGAN，适用于图像生成任务。 DCGAN, LSGAN, WGAN-GP 和 DRAGAN 是基于 PyTorch 的几种深度学习模型和技术。这些方法在生成对抗网络（GAN）领域中被广泛应用以改进图像生成的质量和其他特性。
     
  • 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。
     
  • 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
     
  • DCGAN、WGAN和SGAN的核心代码
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    本项目深入解析并实现了DCGAN、WGAN及SGAN三种经典生成对抗网络模型的核心代码，旨在帮助学习者掌握其架构与训练技巧。 SGAN：使用自己的图片 导入需要的包： - `from PIL import Image` 用于读取影像。 - `from skimage import io` 另一个可以用来读取影像的方法，效果比PIL更好一些。 - `import tensorflow as tf` 用于构建神经网络模型。 - `import matplotlib.pyplot as plt` 用于绘制生成的图像结果。 - `import numpy as np` 用于处理数组和矩阵数据。 - `import os` 文件夹操作相关功能。 - `import time` 计时相关的函数。 同时，还需要从Keras库中导入以下层： - `from keras.layers import Input, Dense` 以上就是项目所需的全部包及模块的引入部分。
     
  • (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。
     
  • 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。