而经过训练后,GAN能够生成蓝发绿眼的头像。(前提是GAN已充分学习了蓝发的特征和绿眼的特征。) (4)GAN能学习训练集中不同图像的“特征”(“特征”包括但不限于所标注的属性),并将来自不同图像的特征无缝融合在一张生成结果中。所以,GAN能够“创造”数据集中不存在的头像。 (5)GAN可以实现“两幅头像间的插值”...
使用前准备数据集定义参数构建网络构建G网络构建D网络构建GAN网络 关于GAN的小trick训练总结参考 这一篇博客以代码为主,主要是来介绍如果使用keras构建一个DCGAN,然后基于DCGAN,做一个自动生成动漫头像。训练过…
defbuild_gan():""" 构建GAN网络 :return: """# 冷冻判别器,也就是在训练的时候只优化G的网络权重,而对D保持不变,关于为什么这样设置后,D还能够进行训练,可以参考一下评论区D.trainable =False# GAN网络的输入gan_input = Input(shape=(noise_dim,))# GAN网络的输出gan_out = D(G(gan_input))# 构...
相比较于普通的GAN网络,cgan在网络结构上发生了一些改变,与GAN网络相比,在Input layer添加了一个YY的标签,其代表图片的属性标签——在Minst数据集中,标签即代表着手写数字为几(如7,3),而在动漫头像数据集中,标签可以表示为头发的颜色,或者眼睛的颜色(当然为其他的属性特征也是🆗的)。 在GG网络中,Generator可以...
生成:python main.py --mode infer项目内容概述在实现这个项目的过程中,我们通过阅读原论文和一些辅助材料,对GAN的技术有了一个初步的了解。受限于时间和人力,我们只实现了64*64动漫头像生成,先后基于DCGAN和ACGAN的方法实现了无条件生成和条件约束生成。
在本节课中,我们将设计并实现一个卷积生成对抗网络DCGAN: 然后使用该网络,生成各式各样的动漫头像。 1.什么是生成对抗网络 生成对抗网络,英文是Generative Adversarial Networks,简称GAN。 GAN是一种无监督的深度学习模型,于2014年首次被提出。 该算法通过竞争学习的方式生成新的、且与原始数据集相似的数据。
本文参考李彦宏老师2021年度的GAN作业06,训练一个生成动漫人物头像的GAN网络。本篇是入门篇,所以使用最简单的GAN网络,所以生成的动漫人物头像也较为模糊。最终效果为(我这边只训练了40个epoch): 全局参数 首先导入需要用到的包: importos
chapter7-GAN生成动漫头像 checkpoints data imgs README.MD dataset.py main.py model.py requiments.txt visualize.py chapter8-风格迁移(Neural Style) chapter9-神经网络写诗(CharRNN) .gitignore LICENSE README.md requirements.txt 勘误.md Latest commit ...
WGAN与GAN的不同 去除sigmoid 使用具有动量的优化方法,比如使用RMSProp 要对Discriminator的权重做修整限制以确保lipschitz连续约 WGAN实战卷积生成动漫头像 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.utilsimportsave_imageimportosfromanime_face_gener...
1 ACGAN的介绍使用标签的数据集应用于生成对抗网络可以增强现有的生成模型,并形成两种优化思路。cGAN使用了辅助的标签信息来增强原始GAN,对生成器和...