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TF-3DGAN: 基于TensorFlow的3D生成对抗网络实现.zip

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简介：
本资料提供了一个基于TensorFlow框架的源代码库，用于实现和实验3D生成对抗网络（3DGAN），致力于促进3D模型的合成与创新研究。 TF-3DGAN 是一个基于生成对抗性网络的 Tensorflow 实现，用于学习对象形状的概率潜在空间。该项目提供了一个带有交互式卷图的博客文章来详细介绍其工作原理和技术细节。需要使用 TensorFlow 进行运行。

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  • TF-3DGAN: 基于TensorFlow的3D生成对抗网络实现.zip
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    本资料提供了一个基于TensorFlow框架的源代码库，用于实现和实验3D生成对抗网络（3DGAN），致力于促进3D模型的合成与创新研究。 TF-3DGAN 是一个基于生成对抗性网络的 Tensorflow 实现，用于学习对象形状的概率潜在空间。该项目提供了一个带有交互式卷图的博客文章来详细介绍其工作原理和技术细节。需要使用 TensorFlow 进行运行。
     
  • 3DGAN释放-MATLAB体素法代码：3D生成对抗网络
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    本项目采用MATLAB实现基于体素表示的3D生成对抗网络(3DGAN)，旨在通过深度学习技术生成高质量的三维模型，适用于计算机视觉和图形学研究。 MATLAB体素法代码用于通过3D生成对抗网络（3D-GAN）在NIPS2016上展示的模型学习对象形状的概率潜在空间，并提供预训练模型与采样代码。该实现依赖于Torch7及其附加包，使用.mat文件存储体素化的形状。 基本可视化工具为MATLAB R2016b版本；高级可视化则需要Python 2.7环境，包括numpy、matplotlib、scipy和vtk（5.10.1）软件包。注意：对于高级可视化功能，必须安装特定版本的vtk (即5.10.1)。 已测试的系统配置为Ubuntu 14.04。要获取代码库，请执行以下命令： ``` git clone git@github.com:zck119/3dgan-release.git cd 3dgan-release ``` 下载预训练模型的方法如下： - 对于CPU：运行`./download_models_cpu.sh` - 对于GPU：运行`./download_models_gpu.sh`
     
  • 基于TensorFlow的深度卷积生成对抗网络代码实现
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    本项目基于TensorFlow框架，实现了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的代码。通过该网络可以生成高质量的图像数据，为机器学习研究提供有力支持。 TensorFlow实现的深度卷积生成对抗网络（DCGAN），这是一种稳定生成对抗网络的方法。
     
  • 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。
     
  • 生成压缩：基于生成对抗网络的极端学习图像压缩TensorFlow实现
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    本项目采用生成对抗网络与极端学习机结合的方法，在TensorFlow平台上实现了高效的图像压缩技术，旨在减少存储需求同时保持图像质量。 生成压缩使用TensorFlow实现的生成对抗网络来学习图像压缩的方法由Agustsson等人提出，并对其方法进行了详细描述。 用法： 1. 克隆代码库: ``` $ git clone https://github.com/Justin-Tan/generative-compression.git $ cd generative-compression ``` 2. 训练模型时，查看命令行参数以了解如何使用`train.py`脚本。可以通过以下方式获取帮助信息： ``` $ python3 train.py -h ``` 3. 运行训练代码: ``` $ python3 train.py -opt momen ```
     
  • BEGAN: 在TensorFlow中实现边界均衡生成对抗网络
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    BEGAN在TensorFlow中的实现介绍了一种新颖的生成对抗网络架构，通过调整生成模型与判别模型之间的平衡来提高图像生成的质量和多样性。 边界均衡生成对抗网络（BEGAN）是一种改进的生成对抗网络模型。在传统的GAN架构基础上，BEGAN使用自动编码器作为判别器部分，并定义了相应的损失函数来衡量真实样本与生成样本之间的差异性。 具体来说，在构建好自动编码器损失的基础上，BEGAN计算了一个Wasserstein距离的近似值，用于评估来自不同来源的数据点（即真实的和由模型生成的）在像素层面的表现差距。根据这一设定，可区分性的自动编码器被训练为在真实数据上表现良好而对生成样本则相反；与此同时，生成网络的任务是创造出能够混淆判别器输出的真实感极强的新图像。 为了进一步增强灵活性并控制合成结果的质量与多样性之间的平衡关系，BEGAN引入了一个名为伽玛（Gamma）的超参数。通过调节这个值以及在训练过程中动态调整的一个权重k来实现对模型行为的有效管理，使得生成样本能够更好地匹配期望的标准和风格特征。
     
  • 基于TensorFlow的CycleGAN生成对抗网络实战教程-附件资源
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    本教程深入浅出地讲解了如何使用TensorFlow实现CycleGAN模型，包含详细代码和实验指导，适用于图像转换任务。 Cyclegan生成式对抗网络使用TensorFlow进行快速实战的资源分享。
     
  • FewShot_GAN-Unet3D的TensorFlow实现：基于生成对抗网络的少量样本3D多模态医学图像分割
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    本项目为FewShot_GAN-Unet3D的TensorFlow版本，旨在通过生成对抗网络技术解决少量样本条件下3D多模态医学图像的高效准确分割问题。 使用生成式对抗学习的3D医学图像分割方法在此存储库中有详细的实现：该代码同时在tensorflow和pytorch环境中可用。要运行该项目，请参考各个自述文件中的指导信息。 我们选择了特定的数据集来验证所提出的方法的有效性，它包含10个标记训练对象和13个未标记测试对象的3D多模式脑MRI数据。这10个标记的训练图像被进一步分为两组模型的训练、验证和测试用图（例如，2, 1 和7）。剩余的13个未标记测试图像仅用于基于GAN模型的训练。 该数据集还包含三种成像模式：T1加权、T1加权反转恢复及FLAIR。这些原始数据被用来评估我们提出的模型在不同情况下的鲁棒性表现。
     
  • SEGAN：在TensorFlow中实现的语音增强生成对抗网络-源码
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    本项目为基于TensorFlow框架下的SEGAN（Speech Enhancement Generative Adversarial Networks）源代码集合，用于提升音频质量与清晰度。通过生成对抗网络技术，对含噪语音进行有效去噪和增强处理，适用于多种语音信号处理场景。 SEGAN：语音增强生成对抗网络介绍 这是SEGAN项目的存储库。我们的原始文件可以找到，并且测试样本也可以获取。 在该项工作中，采用了一种对抗性生成方法以一种完全卷积的体系结构来进行语音增强（即从损坏的语音信号中去除噪声）。该模型处理处于不同信噪比条件下的许多噪声情况下的原始语音波形，在训练阶段为40个不同的SNR级别，在测试时则使用20个。此外，它还可以对来自混合在同一结构中的多个说话者的语音特征进行建模（无需任何身份监督），这使得生成的模型在处理不同噪声和说话者的情况下具有普遍性。 所有项目都是利用TensorFlow开发的。有关GAN定义及部署方面的参考资料库有两个很好的资源可以查阅：关于改进以更稳定的方式训练G的内容也有相关文献可供研究。