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PyTorch-GAN-集合：DCGAN、WGAN-GP与SNGAN的PyTorch实现

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简介：
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

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  • 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 \ ```
     
  • 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。
     
  • 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
     
  • 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
     
  • PyTorch-Projection_SNGAN: PyTorch中投影SNGAN的实现
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    简介：该项目是使用PyTorch框架实现的一种改进型生成对抗网络（GAN），名为投影SNGAN，适用于图像数据的高质量生成与处理。 pytorch-projection_sngan 是一个使用光谱归一化和投影判别器进行条件图像生成的PyTorch实现。频谱归一化的应用确保了模型训练过程中的稳定性，而投影判别器则有助于改善生成图像的质量。 核心代码已经成功迁移并运行良好。目前我没有时间来改进培训代码，并且也无法立即开展更多的实验研究。我会尽快着手处理这些任务。
     
  • 基于Pytorch的MNIST数据集基础GAN与DCGAN实现详解
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    本文详细介绍了如何使用Python深度学习框架PyTorch在MNIST手写数字数据集上构建和训练基础生成对抗网络（GAN）及深度卷积生成对抗网络（DCGAN），为初学者提供全面的理论指导与代码实践。 今天为大家分享一篇关于使用Pytorch结合MNIST数据集实现基础GAN（生成对抗网络）和DCGAN（深度卷积生成对抗网络）的文章。文章内容详实，具有很高的参考价值，希望能对大家有所帮助。让我们一起跟随作者的介绍深入了解这一主题吧。
     
  • 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。
     
  • 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`
     
  • PyTorch-GANs：使用PyTorch实现的GAN（生成对抗网络），包括DCGAN、Pix2Pix、CycleGAN和SRGAN。
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    PyTorch-GANs是一个开源库，利用PyTorch框架实现多种生成对抗网络模型，如DCGAN、Pix2Pix、CycleGAN及SRGAN，适用于图像生成与转换任务。 在PyTorch和PyTorch Lightning框架下实现深度学习模型DCGAN的代码可以参考以下资源：DCGAN论文作者为Alec Radford、Luke Metz 和 Soumith Chintala，相关的PyTorch代码由不同的开发者贡献。此外，在这两个框架中也有关于Pix2Pix循环生成对抗网络（CycleGAN）和SRGAN的相关实现。