深度生成模型之GAN的评估 -＞（个人学习记录笔记）

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深度生成模型之GAN的评估

图像翻译的应用

1. 风格迁移

各类风格化应用

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2. 数据增强

仿真数据，增强数据的多样性

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3. 经典图像任务

图像上色，图像分割，边缘检测，图像增强，超分辨，图像修复等

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4. 内容创作

交互式图像生成，图像编辑

5. 人脸图像编辑

人脸表情，年龄，妆容，身份编辑，动漫风格化等

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6. 人体图像编辑

虚拟试衣，动作迁移等

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图像翻译模型

1. 有监督图像翻译模型

Pix2pix，输入为图片，输出为图片，条件也是图片，需要成对的图片/标签数据进行训练

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Pix2pixHD，使用多尺度生成高精度结果(2048×1024)

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2. 无监督图像翻译模型

Couple-GAN，获取两个域的联合分布

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UNIT，使用两个编码器将不同域的样本X1和X2映射到共享潜在空间z，然后分别输入生成器和判别器

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CycleGAN，循环GAN

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CycleGAN工程技巧

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与CycleGAN近似等价的其他结构，DualGAN，DiscoGAN，XGAN

3. 多域图像翻译模型

StarGAN，多域之间的转换

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深度学习基础——GAN生成对抗网络

生成对抗网络GAN(Generative adversarial networks)是Goodfellow等在2014年提出的一种生成式模型。GAN在结构上受博弈论中的二元零和博弈(即二元的利益之和为零，一方的所得正是另一方的所失)的启发，系统由一个生成器和一个判别器构成。生成器和判别器均可以

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深度学习（4）---生成式对抗网络(GAN)

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【深度学习】BasicSR训练过程记录，如何使用BasicSR训练GAN

BasicSR支持两种灵活的使用场景，以满足用户不同的需求：本地克隆仓库使用：用户可以直接克隆BasicSR的本地仓库，查看完整的代码并进行修改，例如在BasicSR中训练SRGAN或StyleGAN2。安装方式包括先执行 git clone ，然后运行 python setup.py develop/install 。详细信息请参考安装指南。

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深度学习7:生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN

生成对抗网络 – GAN 是最近2年很热门的一种无监督算法，他能生成出非常逼真的照片，图像甚至视频。我们手机里的照片处理软件中就会使用到它。目录生成对抗网络 GAN 的基本原理大白话版本非大白话版本第一阶段：固定「判别器D」，训练「生成器G」第二阶段：固定

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深度学习系列29：VQ-GAN模型

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PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)

生成对抗网络 ( Generative Adversarial Networks , GAN ) 是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型，它由一个生成网络和一个判别网络组成，通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像，它在图像生成中应用

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