通往StyleGan2之路 - 渐进式增长GAN

2024-08-06

本文是三部曲系列文章的第一篇,最终将实现StyleGAN2架构。渐进式增长GAN(PGGAN)架构是StyleGAN模型的基础。与传统的GAN相比,PGGAN通过逐步增加模型层级的分辨率来生成高质量图像。本文首先介绍了传统的GAN及其在生成高分辨率图像时面临的挑战,然后详细解释了PGGAN的核心思想,并通过代码示例演示了Gulrajani案例和完整案例的实现过程,包括生成器、判别器、训练循环以及关键技术如PixelNorm、MiniBatchStdDev、Equalised Learning Rate和WGAN-GP损失函数。

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从零开始学习生成对抗网络

2024-06-05

本文详细介绍了生成对抗网络(GAN)的原理和实现过程。作者首先解释了GAN的基本概念,包括生成器(G)和判别器(D)的作用和训练目标。接着,作者以图像生成为例,逐步讲解了如何构建简单的G和D模型,并使用MNIST数据集训练了一个能够区分真实图像和随机噪声图像的D模型。最后,作者完善了G和D模型的结构,并实现了完整的GAN训练循环,展示了生成的图像结果。

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