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这篇论文必读的原因是因为它取得非常好的结果以及对于GAN问题的创造性方法。它利用一个多尺度结构，从4*4到8*8一直提升到1024*1024的分辨率，如下图所示的结构，这篇论文提出了一些如何解决由于目标图片尺寸导致的不稳定问题。
最近在学习生成对抗网络的相关知识，首先接触到的当然是IanGoodfellow的原始论文，文章中作者很简要的阐明了GAN的基本算法，同时也给出该算法可行的理论证明。该模型通俗点说可以利用已有的数据对模型进行训练，训练完成后，该网络能够自动...
生成对抗网络(GAN)来源论文《GenerativeAdversarialNets》读后总结前言这是一些对于论文《GenerativeAdversarialNets》的简单的读后总结，首先先奉上该文章的下载超链接：GAN这篇文章是由蒙塞拉大学(Univer…
这次的内容主要是想梳理GAN从NIPS2014被提出，到2017年5月，都有哪些重要的从原理和方法上的重要研究。一共覆盖了25篇重要论文（论文列表见本文最下方）。展开全文引言：GAN的惊艳应用首先来看看GAN现在能做到哪些惊艳的事呢？GAN...
这篇论文称首次提出了GAN的后门攻击（对，和我之前读的论文一样，都是首次【狗头】）。这篇论文的内容不仅仅包括了GAN的后门攻击方式，还提供了防御的思路，因此论文的页数也达到…
GAN论文的一个难点是评估新颖性。有很多论文提出了GAN的改进，但很难所有这些改进，并区分一种新方法是否真的创新。试着用4-5种方式来重新阐述这个想法，并用谷歌搜索，看它是否已经被提出。
论文提出了一种用于学习轻量级GAN的在线多粒度蒸馏算法OMGD。大量实验表明，OMGD能够将Pix2Pix和CycleGAN压缩到极低的计算成本，而不会造成明显的视觉保真度损失，这为在资源受限的设备上部署实时GAN提供了一个可行的解决方案。
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）在上一篇文章中我们介绍了GAN的原理（GAN生成对抗网络入门介绍），生成对抗网络GAN主要由两部分组成，生成网络Generator和判别网络Discriminator，生成模型G的思想是将一个随机噪声包装成一个真的样本，判别模型D则需要判断输入的样本是真实...
本论文做了以下贡献。.提出并评估了一系列的加在卷积GAN网络拓扑结构的约束，使得卷积GAN网络在大部分设置中稳定的用于训练。.给这种架构取名为深度卷积GAN(DCGAN)对图像分类任务使用训练好的分类器，结合其他无监督学习算法，性能较好。.可视化了GAN...
这篇论文必读的原因是因为它取得非常好的结果以及对于GAN问题的创造性方法。它利用一个多尺度结构，从4*4到8*8一直提升到1024*1024的分辨率，如下图所示的结构，这篇论文提出了一些如何解决由于目标图片尺寸导致的不稳定问题。
最近在学习生成对抗网络的相关知识，首先接触到的当然是IanGoodfellow的原始论文，文章中作者很简要的阐明了GAN的基本算法，同时也给出该算法可行的理论证明。该模型通俗点说可以利用已有的数据对模型进行训练，训练完成后，该网络能够自动...
生成对抗网络(GAN)来源论文《GenerativeAdversarialNets》读后总结前言这是一些对于论文《GenerativeAdversarialNets》的简单的读后总结，首先先奉上该文章的下载超链接：GAN这篇文章是由蒙塞拉大学(Univer…
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这篇论文称首次提出了GAN的后门攻击（对，和我之前读的论文一样，都是首次【狗头】）。这篇论文的内容不仅仅包括了GAN的后门攻击方式，还提供了防御的思路，因此论文的页数也达到…
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论文提出了一种用于学习轻量级GAN的在线多粒度蒸馏算法OMGD。大量实验表明，OMGD能够将Pix2Pix和CycleGAN压缩到极低的计算成本，而不会造成明显的视觉保真度损失，这为在资源受限的设备上部署实时GAN提供了一个可行的解决方案。
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本论文做了以下贡献。.提出并评估了一系列的加在卷积GAN网络拓扑结构的约束，使得卷积GAN网络在大部分设置中稳定的用于训练。.给这种架构取名为深度卷积GAN(DCGAN)对图像分类任务使用训练好的分类器，结合其他无监督学习算法，性能较好。.可视化了GAN...
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