StylGAN 是一个训练较稳定且适合做图像编辑的 GAN。和传统 GAN 生成器相比，StyleGAN 从一条「旁路」输入被映射网络 (Mapping Network) 预处理过的噪声 z ，此处信息注入的方式是风格转换 (Style Transfer) 中的 AdaIN 操作。由于输入噪声的方式变了，原来的低分辨率特征图 ...

2020年2月13日 · Conditional GAN (CGAN，条件GAN)，是 Mehdi Mirza 于2014年11月份发表的一篇文章，也是 GAN 系列的早期经典模型之一，是目前许多GAN应用的前身。 文章的想法是 希望 可以控制 GAN 生成的图片，而不是单纯的随机生成图片 。

2 天之前 · 文章浏览阅读580次，点赞19次，收藏6次。条件生成对抗网络(Conditional GAN, cGAN)是GAN的一种扩展，它在生成器和判别器中都加入了额外的条件信息 ，使得生成过程更加可控，能够生成特定类别的样本，在实际应用中具有广泛的用途。这个条件信息可以是类别标签、文本描述或其他形式的辅助信息。

说完故事，就直接开始干（GAN）：GAN包含有两个模型，一个是生成模型（generative model），一个是判别模型(discriminative model)。 生成模型的任务是生成看起来自然真实的、和原始数据相似的实例。

2024年8月15日 · We propose Y-GAN, a novel anomaly detection model for images built around a Y-shaped auto-encoder network. The model disentangles semantically-relevant image information from irrelevant, residual characteristics and facilitates efficacious anomaly detection based on selective image encoding.

2024年12月25日 · 生成对抗网络 （Generative Adversarial Networks，简称 GAN）是一类用于无监督机器学习的人工智能算法，通过两个神经网络在零和博弈框架中相互竞争来实现。 这项技术能够生成新的数据实例，这些实例可以被认为是真实数据。 GAN 由 Ian Goodfellow 及其同事于 2014 年在蒙特利尔大学首次提出，旨在探索深度学习技术的潜力。 自那时以来，GAN 已在 图像合成 、 语义图像编辑 、风格迁移、 图像超分辨率 和分类等多个应用中得到广泛使用。 GAN 由两个 …

2024年10月20日 · 生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN的核心思想是通过训练两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——使其相互竞争，从而生成高质量的、与真实数据相似 …

2025年3月31日 · 点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !生成对抗网络(GANs)的训练效果很大程度上取决于其损失函数的选择。本研究首先介绍经典GAN损失 ...

C Zhu, Y Cheng, Z Gan, S Sun, T Goldstein, J Liu. International Conference on Learning Representations, 2020. 551: 2020: Large-scale adversarial training for vision-and-language representation learning. Z Gan, YC Chen, L Li, C Zhu, Y Cheng, J Liu. Advances in Neural Information Processing Systems 33, 6616-6628, 2020. 547:

2025年2月20日 · 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。 模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。 原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是 神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。 但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。 一个优秀的GAN应用需要有良好的训 …