生成对抗网络
-
生成对抗网络(GAN)详解与实例
GAN介绍 理解GAN的直观方法是从博弈论的角度来理解它。GAN由两个参与者组成,即一个生成器和一个判别器,它们都试图击败对方。生成备从分巾中狄取一些随机噪声,并试图从中生成一些类…
-
爆肝整理全网最全最新AI生成算法【Stable Diffusion|Diffusion Model|DallE2|CLIP|VAE|VQGAN】原理解析
1、生成模型 首先回顾一下生成模型要解决的问题: 如上图所示,给定两组数据z和x,其中z服从已知的简单先验分布π(z)(通常是高斯分布),x服从复杂的分布p(x)(即训练数据代表的…
-
对抗生成网络(GAN)详解
目录 前言 之前的生成模型侧重于将分布函数构造出来,然后使用最大似然函数去更新这个分布函数的参数,从而优化分布函数,但是这种方法计算比较困难,尤其是维度比较高时,所以作者考虑能不能…
-
对抗攻击与防御入门
目录 一、深度学习简介 二、对抗攻击与防御算法介绍 三、对抗样本应用以及工具箱简介 四、对抗攻击算法的…
-
GAN的详细介绍及其应用(全面且完整)
GAN的详细介绍及其应用 introduction Application 姿势引导人形像生成 通过姿势的附加输入,我们可以将图像转换为不同的姿势。例如,右上角图像是基础姿势,右下…
-
GAN系列之 pix2pixGAN 网络原理介绍以及论文解读
一、什么是pix2pix GAN 论文:《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks》 …
-
各种生成模型:VAE、GAN、flow、DDPM、autoregressive models
目录 1 生成模型分类 1 2 Autoregressive model 2 3 变分推断 3 3.1 ELBO 3 3.2 变分分布族Q 5 4 VAE 6 5 GAN 6 6 …
-
【深度学习】pix2pix GAN理论及代码实现与理解
灵感:最近也是在看关于GAN方面的代码,也是看到了很多篇博客,都写的挺好的,让我醍醐灌顶,理解了GAN的原理以及代码实现。所以写一下来记载一下,最后有其他好文章的链接。 灵感来源:…
-
【深度学习】pix2pix GAN理论及代码实现
目录 1.什么是pix2pix GAN 2.pix2pixGAN生成器的设计 3.pix2pixGAN判别器的设计 4.损失函数 5.代码实现 1.什么是pix2pix GANP…
-
AI与艺术——图像生成网络经典算法
生成模型是一种训练模型进行无监督学习的模型,即,给模型一组数据,希望从数据中学习到信息后的模型能够生成一组和训练集尽可能相近的数据。图像生成(Image generation,…