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DCGAN、WGAN和SGAN的核心代码

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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 \ ```
     
  • 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。
     
  • GAN、DCGAN、LSGAN、WGAN、WGANGP和DRAGAN：GAN及其扩展
    优质
    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。
     
  • PyTorch-GAN-集合：DCGAN、WGAN-GP与SNGAN的PyTorch实现
    优质
    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
     
  • HTML5 Canvas核心源码和技术代码
    优质
    本书深入解析了HTML5 Canvas的核心源码与技术实现细节，帮助读者掌握Canvas绘图机制及高级应用技巧。 HTML5 Canvas核心技术源码技术代码涵盖了图形、动画与游戏开发的内容。学习Canvas的入门教程包括了如何进行Canvas开发以及掌握相关技术代码的学习方法。无论是深入探讨Canvas的核心技术，还是刚刚接触这个领域的初学者，都可以从这些资源中受益匪浅。
     
  • wrk核心源代码
    优质
    wrk核心源代码深入解析了高性能网络基准测试工具wrk的内部实现机制，涵盖其多线程架构、事件循环以及HTTP请求模拟技术等内容。 WRK-v1.2是Windows Research Kernel的简称，它是微软为高校操作系统课程提供的一个可修改和跟踪的操作系统教学平台。它提供了大部分成功的商业操作系统Windows内核的代码，可以对其进行修改、编译，并且可以用这个内核启动Windows操作系统。这使得学生能够将操作系统的基本原理与实际商用操作系统的内核联系起来，从而加深对整个操作系统的理解。
     
  • 改进版的DCGAN代码
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    本项目提供了一个优化和改进版本的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)代码，旨在提高模型训练效率与图像生成质量。 本代码基于Carpdm的DCGAN实现，添加了以下改进：1. 原代码将测试生成数目与生成器噪声维度混用，本代码中将测试图片数目（原generate_test_images参数）改为num_test，并新增输入噪声维度参数input_noise_dim；2. 源代码使用step计数保存训练权重及样本，现通过epoch进行并增加了save_epochs参数；3. 在优化器中添加了学习率衰减tf.train.exponential_decay，衰减参数可自行调整，位于train方法开头；4. 其他细节：在生成器中采用了lrelu，并将输入噪声改为正态分布等。其他详情见readme.md文件。
     
  • MART核心代码解析
    优质
    MART核心代码解析深入探讨了机器学习模型MART的关键算法与实现细节，旨在帮助开发者和研究者理解其工作原理并进行优化改进。 多重代数重建技术的核心代码使用MATLAB编写。其中M为最终的重建函数，通过执行imagesc（M）可以得到重建图像。