Gan(一) - 一份来自香港理工大学的Gans综述

近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种超分辨率模型 SRFlow。该模型具备比 GAN 更强的脑补能力，能够根据低分辨率输入学习输出的条件分布。该论文已被 ECCV 2020 收录。超分辨率是一个不适定问题，它允许对给定的低分辨率图

SVM 是机器学习领域的经典算法之一。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM 训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM 模型将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的

最近，一位日本宅男大叔佐藤做了一个AI生成肖像画的网站AI Gahaku，10天内用户访问量从0暴增到100万，引爆推特。简单易操作，上传一张人脸照片，就能生成一张大师级肖像画。而比技术更神奇的是佐藤自己，因为他是自学AI做出来的，不得不佩服的宅男创造力。

thinkplus口红电源，相信大家应该不会感到陌生。在去年11月初，口红电源首发，至今将近一年，一经推出，便赢得了广泛好评，而小米65W氮化镓充电器具有小巧、高效、发热低等特点，并且支持小米10Pro超级快充，这两个哪个好呢，感兴趣的朋友不要错过了。至于

全连接、密集和线性网络是最基本但功能强大的架构。这是机器学习的直接扩展，将神经网络与单个隐藏层结合使用。全连接层充当所有架构的最后一部分，用于获得使用下方深度网络所得分数的概率分布。编码器和解码器可能是深度学习另一个最基本的架构之一。一个句子将被编码为中间

不幸的是，变分自动编码器通常会在先验分布的空间中留下一些区域，这些区域不会映射到数据中的实际样本。对抗性自动编码器旨在通过鼓励编码器的输出完全填充先验分布的空间来改善此情况，从而使解码器能够从先验采样的任何数据点生成逼真的样本。

注意，这时候鉴别器部分是固定住的，虽说损失函数是接在鉴别器网络之后的，鉴别器有梯度反传，但梯度反传不对鉴别器的参数进行更新。因为它要输出可能它自己也没有看过的，也就是创造。机器得有大局观，图片中的各个构件之间是怎么组合的，传统的structured lea

展现在您眼前的这幅图像中的人物并非自真实存在，其实她是由一个机器学习模型创造出来的虚拟人物。图片取自 维基百科的 GAN 条目，画面细节丰富、色彩逼真，让人印象深刻。生成对抗网络是一种生成式机器学习模型，它被广泛应用于广告、游戏、娱乐、媒体、制药等行业，可

警察判断是否是假钞,如果认为是假钞,说明假钞与真钞存在区别。制造假钞的人按照警察给出的反馈改进假钞制造工艺。训练GAN的基本步骤:. 输入:长度为100的向量。如果对您有帮助，就打赏一下吧O(∩_∩)O

“官宣官宣了，我男朋友帅吧”。昨天是520网络情人节，数万人在快手官宣脱单，这是怎么做到的？原来是快手上线了一款视频特效，让单身的小伙伴们瞬间甜蜜分身，“顺利脱单”。这是快手为用户准备的一系列520特效中的一款，受到用户欢迎。快手上线的520一系列魔表中还

GAN Compression: Efficient Architectures for Interactive Conditional GANs. 在不损失图像质量的前提下，我们将CycleGAN的计算量减少了20×以上，GauGAN的计算量减少了9×，

数据集太小了，无法训练GAN？试试从单个图像入手吧。去年谷歌就提出了SinGAN，是第一个拿GAN在单幅自然图像学习的非条件生成模型。而最近，来自Adobe和汉堡大学的研究人员，对这个方法做了改进，探讨了几种让GAN在单幅图像提高训练和生成能力的机制。研究

AI造出的假图片恐怕很难再骗过AI了。连英伟达本月刚上线的StyleGAN2也被攻破了。最新研究发现，只要用让AI学会鉴别某一只GAN生成的假图片，它就掌握了鉴别各种假图的能力。只要做好适当的预处理和后处理，以及适当的数据扩增，便可以鉴定图片是真是假，不论

提出一种新的帧内预测方法，使用GAN来消除空间冗余。基于GAN的方法的方法使用更多的信息来产生更灵活的预测模式。帧内预测被建模为一个去瑕疵过程，使用GAN来充满重建帧中丢失的部分。GAN模型被加入到编码器和解码器中，与传统的预测模型进行率失真比较。HM、V

判别器D中D是一个函数，用来衡量PG和Pdata之间的差距，可用来取代极大似然估计。

GANs是一种以半监督方式训练分类器的方法，可以参考我们的NIPS paper和相应代码。GANs不需要蒙特卡洛估计来训练网络，人们经常抱怨GANs训练不稳定，很难训练，但是他们比训练依赖于蒙特卡洛估计和对数配分函数的玻尔兹曼机简单多了。GANs起码在Im

生成对抗网络可以分为两部分，创建样本的生成器和区分生成样本和真实样本的判别器。它的用途很多，其中之一就是生成合成数据。Uber的研究人员最近在题为“通过学习加快神经结构的搜索速度”的论文中利用这一点提出了一种特殊的GAN——生成式教学网络。论文指出，与仅使

生成器的对通道的内部表示类似于彩色RGB三通道像素合成的方式，但是所使用的权重与摄像机的类似光谱灵敏度完全不相同。工作重点主要放在GAN之间的共同特征和生成器靠后的几层，因为到达最后几层的线索不太可能被后续的连续的处理改变。

这就如同一个造假团伙一样，A负责生产，B负责就鉴定，刚开始的时候，两个人都是菜鸟，A随便画了一幅画拿给B看，B说你这不行，然后A再改进，当然需要改进的不止A，随着A的改进，B也得不断提升，B需要发现更细微的差异，直至他们觉得已经没什么差异了，他们便决定停止

在实际的深度学习应用中，一个常见的问题是，一些类在训练集中的实例数量明显高于其他类。这种类不平衡数据集在不同的领域中很常见。对于这样的机器学习数据集，学习算法往往偏向于多数类，因此少数类实例的误分类率较高。为了解决这一问题，需要采取过采样、过采样、两阶段训

GAN，叫做生成对抗网络 。判别器网络 D 的主要作用是判断输入是否为真实样本并提供反馈机制，真样本则输出 1 ，反之为 0 。但是 GAN 并不是完美的，也有自己的局限性。比如说没有用户控制的能力和低分辨率与低质量的问题。为了提高 GAN 的用户控制能

本文3890字23图，建议阅读10分钟。本文介绍了在应用生成对抗网络合成图像时如何避免遗漏情况从而打造出更加高质量的图像生成器，包括相关论文、代码和数据。未来的 GAN 设计者如果能够充分考虑这种遗漏情况，应该能够打造出更加高质量的图像生成器。统计数据的差

砷化镓是当前最重要、技术成熟度最高的化合物半导体材料之一。GaAs 材料具备禁带宽度大、电子迁移率高的特性，且为直接带隙，发光效率 高，是当前光电子领域应用的最主要材料，同时也是重要的微电子材料。根 据导电性能的差异， GaAs 材料可分为半绝缘 GaAs

　　StackGAN旨在生成高分辨率的真实图片。stackGAN-v1架构包含两个阶段：用于文本到图像的合成，阶段1GAN根据给定的文本描述绘制对象的形状和颜色，生成低分辨率图像。StackGAN-V2：针对有条件和无条件生成任务，提出了一种先进的多阶段生

最近，一款俄罗斯 AI 换脸“神器” FaceApp 爆红，它能让你上传的照片瞬间变老或者变年轻。MIT-IBM Watson AI 实验室的研究人员近日也研发了一款类似的 AI，在 aiportraits.com 这个网站上，用户只要上传自拍照就可以由

本文介绍了李飞飞新论文，深度学习代码搜索综述，Adobe用GAN生成动画。本周有李飞飞、朱玉可等的图像因果推理和吴恩达等的 NGBoost 新论文，同时还有第一个深度学习代码搜索综述论文、Adobe 用 GAN 生成角色的动画、Facebook 和 Hug

GAN则是在学习从随机变量到训练样本的映射关系，其中随机变量可以选择服从正太分布，那么就能得到一个由多层感知机组成的生成网络，网络的输入是一个一维的随机变量，输出是一张图片。从而需要尽可能的让自己的输出像真实样本，而则尽可能的将不是真实样本的情况分辨出来。

无所不能的 GAN 又攻占了一个山头。近年来，GAN 在图像合成领域取得了惊人的成果，例如先前 DeepMind 提出的 BigGAN。近日，DeepMind 提出全新的 BigBiGAN，引起了社区极大的关注。该论文提出的方法建立在 SOTA 模型 Bi

无所不能的 GAN 又攻占了一个山头。近年来，GAN 在图像合成领域取得了惊人的成果，例如先前 DeepMind 提出的 BigGAN。近日，DeepMind 提出全新的 BigBiGAN，引起了社区极大的关注。该论文提出的方法建立在 SOTA 模型 B

GAN可能是最近人工智能圈为人熟知的技术之一。多受关注的当然是Deepfake，这款操作容易且效果完美的换脸应用，让人们谈“GAN”色变。相关技术引发了一系列社会后果，并且引发了政府立法部门的重视。让人嗤之以鼻的同时，真正的研究者们也在用GAN推动人类社会

尽管基于GAN的无监督学习方法取得了初步成果，但很快被自监督学习方法所取代。DeepMind近日发布了一篇论文《Large Scale Adversarial Representation Learning》，提出了无监督表示学习新模型BigBiGAN。作

GAN可能是最近人工智能圈最为人熟知的技术之一。最受关注的当然是Deepfake，这款操作容易且效果完美的换脸应用，让人们谈“GAN”色变。相关技术引发了一系列社会后果，并且引发了政府立法部门的重视。让人嗤之以鼻的同时，真正的研究者们也在用GAN推动人类社

今天，DeepMind的一篇新论文引发学术圈热烈反响——基于最强图像生成器BigGAN，打造了BigBiGAN，在无监督表示学习和图像生成方面均实现了最先进的性能！Ian Goodfellow也称赞“太酷了！”生成对抗模型GAN最近在图像合成方面取得了引人

当我们阅读的时候，我们的头脑可以想象书中发生的事情，似乎文本可以转换为脑海中栩栩如生的画面。这种能力似乎是人类的「专利」。现在，机器也可以做到这一点了。来自杜克大学和微软等机构的研究人员开发了一种新的GAN网络——StoryGAN，它可以根据文本生成对应的

MIT开发的GANpaint工具可以轻松修图，允许用户上传任何照片进行编辑，而不会破坏其原始细节。除了帮助艺术家和设计师快速调整视觉效果外，研究人员表示，这项工作可能有助于计算机科学家识别“虚假”图像。当我们还沉浸在GauGAN凭借几根线条，就让草图秒变风

GAN自2014年诞生以来, 就一直备受关注, 著名的应用也随即产出, 比如比较著名的GAN的应用有Pix2Pix,CycleGAN等, 大家也将它用于各个地方。缺失/模糊像素的补充图片修复……我觉得还有一个比较重要的用途， 很多人都会缺少数据集， 那么就

在GAN发展的最初几年里，我们取得了令人瞩目的进展。2017年，Gan制作了1024×1024张能愚弄人才童子军的照片。在未来几年，我们可能会看到GAN生成的高质量视频，由此衍生的商业应用程序即将来临。作为GAN系列的一部分，我们研究了一些很酷的应用程序，

在2018年一场著名的拍卖会上，一部AI制作的肖像以432,500美元的价格成交！这篇新闻在科技媒体上被广泛讨论，有些人认为这一事件对人类艺术家构成了威胁。事实上，与任何其他技术创新一样，人工智能或者更具体地说机器学习和深度学习将影响我们创造音乐，艺术和文

继上一篇《2018最佳GAN论文回顾（上）》，我又继续介绍了一个对于GAN的基于样式的生成器体系结构的新论文，提出了一个新的模型来应对这种挑战。一种用于生成式对抗网络的基于生成器体系结构的方式 . StyleGAN是一步一步地生成人工图像的，从非常低的分辨

摘要：受Reddit网站上讨论区的启发，我决定快速地浏览一下2018年关于GAN最有趣的文章。我也认为这种模型是非常吸引人的，并且我也一直在寻找一些GAN的新思路。顺便说一下，如果你对以前的GAN论文感兴趣，这一篇文章可能会有所帮助，作者在文中提到的一篇论

数据科学家JeremyHoward在fast.ai的《生成对抗网络》课程中曾经讲过这样一句话：。作为损失函数的神经网络现在，我们希望设计一个猫和狗的分类器。我们使用损失函数表示误差。现在，存在很多种类型的损失函数，使用哪种损失函数则取决于手头上的任务。并且

从下图来看“神经网络”时代的到来似乎很可怕。到目前为止，GANs生成图像的质量较低，分辨率也有限。NVIDIA公司最近的研究成果表明，GAN能够在高分辨率下生成逼真的图像，并以开放访问的方式发布了这项技术。带条件约束的GANs不仅能够模仿生成“卧室”、“脸

昨天，reddit 上出现了一个关于梳理 GAN 发展脉络的博客，作者在博客中详细梳理了过去几年的 GAN 发展历程，包含众多 SOTA 论文及其代码和对应的学习资源。难能可贵的是，博客作者三月份才刚高中毕业，然后利用上大学之前的时间完成了这篇文章。目前，

计算机视觉顶会盛会CVPR 2018召开在即，从官方现在接收的论文类型来看，这届会议展现出了一个奇怪的现象：生成对抗网络GAN，正在成为新的“深度学习”。MMP，深度学习还没学会，难道我又要被时代抛弃了吗？结果，他发现生成对抗网络强势出击，大有取代“深度学

在本教程中，你将了解什么是生成敌对网络，并且在整个过程中不涉及负责的数学细节。之后，你还将学习如何编写一个可以创建数字的简单GAN！假设有一家商店它们从顾客那里购买某些种类的葡萄酒，用于以后再销售。在这种情况下，店主必须能够区分假酒和正品葡萄酒。这意味着店

作者用“制假贩子”和“侦探”的比方讲起，形象介绍了关于GAN的概念、组成和运作机制，以及基于GAN常见热门应用方向等入门概念性知识。目前，人工智能领域正在快速发展，每隔一段时间就取得新的突破。最近突出的一个词是Generative Adversarial

Jurgen 一直认为 GAN 是其 PM 模型的变体，他与 Goodfellow 从邮件到演讲也有多次公开交流。然而最近，Jurgen 独立发表了一篇综述论文，再一次概览了极小极大博弈，及 PM 模型与 GAN 之间的强烈联系。生成对抗网络通过两个无监督

能生成逼真图像的不只有 GAN。去年 9 月，BigGAN 横空出世，被誉为「史上最强 GAN 生成器」，其逼真程度众多研究者高呼「鹅妹子嘤」！相关论文也被 ICLR 2019 接收为 Oral 论文。今年 2 月，BigGAN 的一作又发布了更新版论文，