几乎克服了所有cGAN都存在的使用交叉熵的缺陷

生成对抗网络(GAN)自诞生以来一直是深度生成模型中的主力军,尤其是在图像生成领域[16],其受欢迎程度源自于能够仅仅通过小维度的高斯噪声生成清晰逼真的图像。尽管取得了成功,GAN的原始架构仅允许从高斯噪声随机生成图像,而GAN的一个重要变种旨在通过预定义的辅助信息(例如类别标签或文本)来控制生成,形成了条件GAN(cGAN)...

太强了!深度学习的Top10模型!|算法|向量|卷积|神经网络|spider...

MaxPooling2D,Flatten,Dense#设置超参数input_shape=(28,28,1)#假设输入图像是28x28像素的灰度图像num_classes=10#假设有10个类别#创建CNN模型model=Sequential()#添加卷积层,32个3x3的卷积核,使用ReLU激活函数model.add(Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape...

样本数量的线性时间计算复杂度GAN

隐式生成模型(IGMsImplicitGenerativeModels)如GAN已经成为有效的数据驱动模型,用于生成样本,特别是图像。在本文中,我们将学习IGM的问题规划为最小化特征函数之间的期望距离。具体来说,我们最小化真实数据和生成数据分布的特征函数之间的距离,在适当选择的加权分布下。这个距离度量,我们称之为特征函数距离(CFD)...

AIGC图片生成安全的风险与隐患

在Stablediffusion系统运作过程中，它可以提取提示词文本部分的特征传递给图像生成器，让模型理解我们输入的提示词内容，从而达到文本控制图像生成的目的。（2）UNet+scheduler????输入：文本embeddings和一个初始化的多维数组组成的噪声????输出：经过处理的信息数组????此模块的功能是根据ClipText生...

建议收藏!100篇必读论文|大模型月报(2024.04)

具体来说,对于一个输入条件控制,他们使用预训练的判别奖励模型来提取生成图像的相应条件,然后优化输入条件控制与提取条件之间的一致性损失。一个直接的实现方法是从随机噪声中生成图像,然后计算一致性损失,但这种方法需要存储多个采样时间步的梯度,消耗了相当大的时间和内存成本。

教程| GitHub项目:利用不完整的数据样本补全不完整的图像

在将度量函数和不完整样本Y_r馈送到判别器以从假的度量方式中鉴别出真正的度量方法,最后可生成图像Y_g(www.e993.com)2024年11月19日。在补完网络和判别网络进行对抗性的训练后,补完网络学习到如何生成图像块以补完不完整样本的确实部分。数据集该项目最终使用CelebA数据集。为了创建不完整图像的数据集,我们将原版的CelebA图像居中剪裁...

论文解读:使用带门控卷积进行生成式深层图像修复方法

对于可选的用户草图输入,作者使用HED边缘检测器[4]生成边缘图作为草图输入。请注意,草图输入是可选的。对于对交互式编辑用户草图输入感兴趣的读者,我强烈建议您阅读他们的论文。与以前的修复论文相似,作者在Places2和CelebA-HQ数据集上评估了他们的模型。这两个数据集通常用于深度图像修复任务。

WGAN、CSGAN、ADC-GAN…你都掌握了吗?一文总结图像生成必备经典...

CSGAN是一种新的周期合成生成对抗网络,主要服务的目标是image-to-imagetransformation,在一个域合成图像和另一个域循环图像之间使用了一种新的目标函数循环合成损失(CS)。图4.CSGAN的网络结构,用于图像-图像转换。本文提出的循环-合成损失是为了利用两个图像域中合成图像和循环图像之间的关系。因此,除了对抗性损失...

用超分辨率扛把子算法 ESRGAN,训练图像增强模型

SRGANSRGAN是首个支持图像放大4倍仍能保持真实感的框架，科研人员提出了感知损失函数(perceptuallossfunction)的概念，它包括一个对抗损失(adversarialloss)和一个内容损失(contentloss)。SRGAN中生成器和判别器的网络结构所有卷积层都有对应的卷积核尺寸k、特征图数量n及步长s对抗损失用判别器...

在图像生成领域里,GAN这一大家族是如何生根发芽的

GAN的损失函数演进除了核心思想外,另一个重要的问题是我们该如何拉近真实图像分布与生成分布之间的距离。如同上文黑色点线和绿色实线一样,GAN的学习本质就是令生成分布逼近未知的真实分布。要做到这一点,损失函数就必不可少了,GAN的损失函数会度量两个分布之间的距离,并尽可能拉近它们。