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本文首发于公众号【机器学习与生成对抗网络】下述论文已分类打包好！共116篇，事实上仍有一些GAN论文未被包含入内，比如笔者发推文时，又看到一篇《Rotate-and-Render:UnsupervisedPhotorealisticFaceRotatio…
论文笔记：SinGAN:LearningaGenerativeModelfromaSingleNaturalImage简介这是ICCV2019最佳论文。本文提出了一个多尺度的GAN，能够用单张图片进行训练，生成一系列高质量且类似的图片。这是博主第一次阅读GAN相关的文章，难免在理解上会出现
2018年最佳的GAN（生成对抗网络）论文续篇在2018年最佳GAN论文中，我讨论了对GAN（生成对抗网络）领域的三个主要贡献，我很高兴介绍另外三篇有趣的研究论文。再一次，这个顺序纯粹是随机的，选择非常多主观。用于高保真自然图像…
CVPR2021最佳论文：当GAN遇到3D场景，无需监督就学会“动态抠图”、360度展示对象.GAN又又又有新玩法了！.人脸？.NO，NO，NO~.这回，开发者利用「3D+GAN」生成了汽车大片，还是能360度展示、随手换背景那种。.只需无监督训…
继上一篇《2018最佳GAN论文回顾（上）》，我又继续介绍了一个对于GAN的基于样式的生成器体系结构的新论文，提出了一个新的模型来应对这种挑战。一种用于生成式对抗网络的基于生成器体系结构的方式（AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGenerativeAdversarialNetworks）
图3：SinGAN对比单个图像纹理生成。用于纹理生成的单一图像模型[3,16]并不是为了处理自然图像而设计的。我们的模型可以生成包含复杂纹理和非重复全局结构的真实图像样本。生成式图像编辑模型在许多不同的图像处理任务中，最近的基于gan的方法已经证明了对抗性学习的力量[61…
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…
2018最佳GAN论文回顾（上）.【方向】2019-01-114622浏览量.简介：受Reddit网站上讨论区的启发，我决定快速地浏览一下2018年关于GAN最有趣的文章。.我很高兴今年参加了一个研究项目，这要求我必须熟悉大量用于计算机视觉方面的深度学习领域的资料。.我对过去...
MH-GAN的成功与致命问题ICML2019的一篇工作，MH-GAN[2]，就成功地利用了密度比率这一信息，用MCMC算法来减小分布差距。具体来说，它将一条马氏链的初始化分布设置成生成器分布，并将目标分布设置为数据分布。另外，它使用生成器分布作为一个的建议分布，也就是说，它的建议与当前...
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图3：SinGAN对比单个图像纹理生成。用于纹理生成的单一图像模型[3,16]并不是为了处理自然图像而设计的。我们的模型可以生成包含复杂纹理和非重复全局结构的真实图像样本。生成式图像编辑模型在许多不同的图像处理任务中，最近的基于gan的方法已经证明了对抗性学习的力量[61…
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2018最佳GAN论文回顾（上）.【方向】2019-01-114622浏览量.简介：受Reddit网站上讨论区的启发，我决定快速地浏览一下2018年关于GAN最有趣的文章。.我很高兴今年参加了一个研究项目，这要求我必须熟悉大量用于计算机视觉方面的深度学习领域的资料。.我对过去...
MH-GAN的成功与致命问题ICML2019的一篇工作，MH-GAN[2]，就成功地利用了密度比率这一信息，用MCMC算法来减小分布差距。具体来说，它将一条马氏链的初始化分布设置成生成器分布，并将目标分布设置为数据分布。另外，它使用生成器分布作为一个的建议分布，也就是说，它的建议与当前...
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