本文主要介绍了10篇值得一读的GAN论文，从最开始提出这个模型的论文，到截止至2018年的论文，其中既有影响很大的cGAN和DCAN，也有图像转换领域非常重要的Pix2Pix和CycleGAN，还有最近效果非常不错的BigGAN。
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…
GAN结构示意图一个GAN中包含两个相互竞争的神经网络模型。一个网络称为生成器（generator），能将噪声作为输入并生成样本；另一个网络称为鉴别器（discriminator），能接收生成器数据和真实训练数据，训练得到能正确区分数据类型的分类
专栏首页新智元谷歌NeurIPS2018论文：GAN生成3D模型，图像自带真效果谷歌NeurIPS2018论文：GAN生成3D模型，图像自带真效果2018-12-242018-12-2416:39:48阅读2.2K0新智元报道来源：venturebeat编辑：三石...
Twitter公司最近发表了一篇图像超分辨率的论文，就是应用了GAN模型。图像超分辨率的目的，是将一个低分辨率的模糊图像，进行某种变换，得到一个高分辨率的带有丰富细节的清晰图像。在Twitter这篇论文中，他们用一个16个残差块的网络来参数化生成
干货|GANforNLP(论文笔记及解读)GAN自从被提出以来，就广受大家的关注，尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响。.“深度解读：GAN模型及其在2016年度的进展”[1]一文对过去一年GAN的进展做了详细介绍，十分推荐学习GAN的新手们读读。.这篇文章主要介绍GAN...
4、GAN是否需要与KL散度不同的衡量方式？如果是，哪儿个最合适？[48]介绍并尝试了各种方式，包括GAN，Kullback-Leibler和Squared-Hellinger，都可以生成同样真的效果。近期荐读：GAN整整6年了！是时候要来捋捋了！数百篇GAN论文已下载好！
GAN在图像生成应用综述（论文解读）.2019-01-23.GAN38540.GAN在图像生成上取得了巨大的成功，这无疑取决于GAN在博弈下不断提高建模能力，最终实现以假乱真的图像生成。.GAN自2014年诞生至今也有4个多年头了，大量围绕GAN展开的文章被发表在各大期刊和会议。.以...
下表格展示的是在有防御的三个模型LenetC，Resnet-32和Wide-Resnet-34-10中，AdvGAN和AdvGAN++生成对抗样本攻击模型成功率，可以发现不管是什么种类的防御措施，AdvGAN++的表现都要比AdvGAN要好。NaturalGAN论文标题：论文来源：
这篇文章简单列举一下我认为最近这段时间中比较重要的GAN进展论文,这基本也是我在学习GAN的过程中主要去研究的论文清单。生成模型之味GAN是一个大坑,尤其像我这样的业余玩家,...
论文名称:Image-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworks论文地址:https://arxiv.org/abs/1611.07004Pix2Pix的目标是实现图像转换的应用,如下图所示。这个模...
这篇GAN论文来自NVIDIAResearch,提出以一种渐进增大(progressivegrowing)的方式训练GAN,通过使用逐渐增大的GAN网络(称为PG-GAN)和精心处理的CelebA-HQ数据集,实现了效果令...
这一话题讨论受到启发,挑选出来2018年度三篇最佳GAN论文,并整理成文进行发布。雷锋网AI科技评论编译如下。今年我很荣幸能参与到一个研究项目中,它要求我熟悉大量计算机视觉深...
论文链接:https://arxiv.org/abs/1807.10454代码链接:https://github/xuanqing94/RobGAN6.1模型介绍RobGAN是基于SNGAN的框架上进行创新的,其核心思想是在训练GAN的过程...
别人用Deepfake「模型」生成的视频和我自己用Deepfake「魔性」生成的视频于是，新的SOTA模型诞生了针对GAN的这些问题，OpenAI的两位研究人员PrafullaDhariwal和AlexNichol便着眼...
他们好像专门有个研究generativemodel的小组，你可以关注下。GenForce你如果读起来很困难的话，可以去...
从GAN的诞生之初讲起,全方位覆盖,介绍每个类别的代表性论文,复现经典模型,跟大家一起逐步梳理清楚GAN的发展脉络!GAN虽然备受推崇,但因为经典GAN的训练有相当大的难度,所以...
RelatedWork部分作者引入了一张图像的深度模型,是最近一些工作提出的方法,这些方法主要用在一些特殊的任务上,比如超分辨率,纹理扩充。作者对比了另外一篇论文,也是基于内部GAN网络的单图模型,但...