生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中的应用

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中的应用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。


生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中的应用,机器学习入门,AIGC人工智能,机器学习,人工智能,神经网络,生成对抗网络,深度学习

🎉欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中的应用


  • ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒🍹
  • ✨博客主页:IT·陈寒的博客
  • 🎈该系列文章专栏:AIGC人工智能
  • 📜其他专栏:Java学习路线 Java面试技巧 Java实战项目 AIGC人工智能 数据结构学习
  • 🍹文章作者技术和水平有限,如果文中出现错误,希望大家能指正🙏
  • 📜 欢迎大家关注! ❤️

生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)是近年来人工智能领域中备受瞩目的创新之一。它以其独特的结构和训练方式在图像生成和修复领域展现出惊人的潜力。本文将深入探讨生成对抗网络在图像生成和修复方面的应用,通过代码示例帮助读者更好地理解其工作原理。

生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中的应用,机器学习入门,AIGC人工智能,机器学习,人工智能,神经网络,生成对抗网络,深度学习

什么是生成对抗网络(GAN)?

生成对抗网络是由两个互相竞争的神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器旨在生成逼真的图像,而判别器则试图将生成的图像与真实图像区分开。两者通过对抗性的训练相互提升,最终生成器生成的图像越来越接近真实图像。
生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中的应用,机器学习入门,AIGC人工智能,机器学习,人工智能,神经网络,生成对抗网络,深度学习

GAN在图像生成中的应用

图像生成

GAN最著名的应用之一就是图像生成。生成器通过随机向量作为输入,逐渐生成逼真的图像。这种方法在艺术创作、虚拟场景生成等领域有广泛应用。

生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中的应用,机器学习入门,AIGC人工智能,机器学习,人工智能,神经网络,生成对抗网络,深度学习

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Reshape
from tensorflow.keras.models import Sequential

generator = Sequential([
    Dense(128, input_shape=(100,), activation='relu'),
    Dense(784, activation='sigmoid'),
    Reshape((28, 28))
])
风格迁移

GAN还可以用于图像风格的迁移。通过将一个图像的风格应用于另一个图像,生成器可以将源图像转化为具有特定风格的图像。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG19
from tensorflow.keras.layers import Input

content_image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('content.jpg')
style_image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('style.jpg')

content_image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(content_image)
style_image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(style_image)

content_layers = ['block5_conv2']
style_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1', 'block3_conv1', 'block4_conv1', 'block5_conv1']

def vgg_layers(layer_names):
    vgg = VGG19(include_top=False, weights='imagenet')
    vgg.trainable = False
    outputs = [vgg.get_layer(name).output for name in layer_names]
    model = tf.keras.Model([vgg.input], outputs)
    return model

def gram_matrix(tensor):
    result = tf.linalg.einsum('bijc,bijd->bcd', tensor, tensor)
    input_shape = tf.shape(tensor)
    num_locations = tf.cast(input_shape[1]*input_shape[2], tf.float32)
    return result / num_locations

num_content_layers = len(content_layers)
num_style_layers = len(style_layers)

style_extractor = vgg_layers(style_layers)
style_outputs = style_extractor(style_image*255)

style_features = [gram_matrix(style_output) for style_output in style_outputs]

content_image = tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input(content_image)

style_targets = style_features

GAN在图像修复中的应用

图像修复

GAN还可以用于图像修复,将损坏或缺失的图像部分补充完整。这在恢复老照片、修复损坏的图像等方面具有广泛的应用。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Input

def build_generator():
    inputs = Input(shape=(None, None, 3))
    conv1 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
    conv2 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv1)
    conv3 = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv2)
    outputs = Conv2D(3, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(conv3)
    return tf.keras.Model(inputs, outputs)

拓展应用领域

除了图像生成和修复,生成对抗网络还在诸多领域展现出惊人的潜力。在自然语言处理中,GAN可以用于生成文本、对话生成等。在医疗领域,GAN可以用于生成医学图像,辅助医生进行诊断。在艺术创作领域,GAN可以创作出独特的艺术作品。

总结

生成对抗网络在图像生成和修复领域展现出巨大的创新潜力。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真的图像和修复损坏的图像部分。此外,生成对抗网络在其他领域也有着广泛的应用,未来随着技术的不断发展,我们可以期待更多创新的应用领域和更强大的GAN模型的涌现。无论是在艺术创作、医疗诊断还是自然语言处理,生成对抗网络都将持续发挥着重要的作用。


🧸结尾


❤️ 感谢您的支持和鼓励! 😊🙏
📜您可能感兴趣的内容:

  • 【Java面试技巧】Java面试八股文 - 掌握面试必备知识(目录篇)
  • 【Java学习路线】2023年完整版Java学习路线图
  • 【AIGC人工智能】Chat GPT是什么,初学者怎么使用Chat GPT,需要注意些什么
  • 【Java实战项目】SpringBoot+SSM实战:打造高效便捷的企业级Java外卖订购系统
  • 【数据结构学习】从零起步:学习数据结构的完整路径

生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中的应用,机器学习入门,AIGC人工智能,机器学习,人工智能,神经网络,生成对抗网络,深度学习文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-688755.html

到了这里,关于生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中的应用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 大数据机器学习GAN:生成对抗网络GAN全维度介绍与实战

    本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。通过本文的理论解释和实际操作指南,读者能够掌握GAN的核心概念,理解其工作原理,学会设计和训练自己的GAN模型,并能够对结果进行有效的分析和评估。 生成对抗网络(GAN)是深度学习的一种创新架

    2024年02月03日
    浏览(41)
  • 对抗生成网络(GAN)中的损失函数

    目录 GAN的训练过程: L1和L2损失函数的区别 基础概念 相同点 差异 1、先定义一个标签:real = 1,fake = 0。当然这两个值的维度是按照数据的输出来看的。再定义了两个优化器。用于生成器和判别器。 2、随机生成一个噪声z。将z作为生成器的输入,输出gen_imgs(假样本)。 3、

    2024年04月08日
    浏览(45)
  • GAN:生成对抗网络的突破与应用

      在当今信息时代,人工智能技术的发展如日中天。其中,生成对抗网络(GAN)作为一种强大的生成模型,引起了广泛的关注和研究。GAN通过两个相互对抗的神经网络,即生成器和判别器,实现了以假乱真的图像、音频和文本的生成能力。本文将深入探讨GAN的突破和应用,并

    2024年02月09日
    浏览(89)
  • 文献速递:生成对抗网络医学影像中的应用—— CG-3DSRGAN:用于从低剂量PET图像恢复图像质量的分类指导的3D生成对抗网络

    本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络(Generative adversarial networks, GANs)在医学影像中的应用。文献的研究内容包括同模态影像生成、跨模态影像生成、GAN在分类和分割方面的应用等。生成对抗网络与其他方法相比展示出了优越的数据生成能力,使它们在医学图像应用中广

    2024年02月04日
    浏览(46)
  • 人工智能基础部分20-生成对抗网络(GAN)的实现应用

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能基础部分20-生成对抗网络(GAN)的原理与简单应用。生成对抗网络是一种由深度学习模型构成的神经网络系统,由一个生成器和一个判别器相互博弈来提升模型的能力。本文将从以下几个方面进行阐述:生成对抗网络的概念、

    2024年02月09日
    浏览(116)
  • 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(4)】图像恢复,基于GAN生成对抗/diffusion扩散模型方法...

    【CVPR 2023的AIGC应用汇总(1)】图像转换/翻译,基于GAN生成对抗/diffusion扩散模型方法 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(2)】可控文生图,基于diffusion扩散模型/GAN生成对抗方法 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(3)】GAN改进/可控生成的方法10篇 本文研究JPEG图像恢复问题,即加密比特流中的比特错误。

    2024年02月06日
    浏览(90)
  • 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(8)】3D相关(编辑/重建/生成) diffusion扩散/GAN生成对抗网络方法...

    【CVPR 2023的AIGC应用汇总(5)】语义布局可控生成,基于diffusion扩散/GAN生成对抗 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(4)】图像恢复,基于GAN生成对抗/diffusion扩散模型 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(3)】GAN改进/可控生成的方法10篇 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(2)】可控文生图,基于diffusion扩散模型/G

    2024年02月10日
    浏览(52)
  • Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化...

    生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本 ( 点击文末“阅读原文”获取完整 代码数据 )。 相关视频 最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。 近年来,GAN一直是研

    2024年02月09日
    浏览(54)
  • 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(7)】face相关(换脸/编辑/恢复) diffusion扩散/GAN生成对抗网络方法...

    【CVPR 2023的AIGC应用汇总(5)】语义布局可控生成,基于diffusion扩散/GAN生成对抗 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(4)】图像恢复,基于GAN生成对抗/diffusion扩散模型 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(3)】GAN改进/可控生成的方法10篇 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(2)】可控文生图,基于diffusion扩散模型/G

    2024年02月09日
    浏览(66)
  • 人工智能(pytorch)搭建模型11-pytorch搭建DCGAN模型,一种生成对抗网络GAN的变体实际应用

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型11-pytorch搭建DCGAN模型,一种生成对抗网络GAN的变体实际应用,本文将具体介绍DCGAN模型的原理,并使用PyTorch搭建一个简单的DCGAN模型。我们将提供模型代码,并使用一些数据样例进行训练和测试。最后,我们将

    2024年02月08日
    浏览(72)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包