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如何比较PixelCNN与DCGAN两种Image generation方法?
今天组会读了一下deepmind的PixelCNN nips的那篇 不是很明白到底为什么follow的work这么多 而且pixel rnn还拿了best paper award 感觉pixel by pixel生成是一种非常反直觉的生成方
GANs
手把手教你在Tensorflow实现BEGAN 达到惊人的人脸图像生成效果
导读 本文是基于谷歌大脑 Google Brain 发表在 arXiv 的最新论文 BEGAN 边界平衡生成对抗网络 实现的 该工作针对GAN 面临的一些难题 例如如何衡量收敛 如何控制分布多样性以及如何维持鉴别器和生成器之间的平衡等问题
GANs
生成扩散模型漫谈(一):DDPM = 拆楼 + 建楼
说到生成模型 VAE GAN可谓是 如雷贯耳 本站也有过多次分享 此外 还有一些比较小众的选择 如flow模型 VQ VAE等 也颇有人气 尤其是VQ VAE及其变体VQ GAN 近期已经逐渐发展到 图像的Tokenizer 的地位 用来直
GANs
人工智能
算法
机器学习
Improved Techniques for Training GANs
Improved Techniques for Training GANs 在这项工作中 xff0c 我们介绍了几种旨在鼓励GANs游戏收敛的技术 这些技术的动机是对非收敛问题的启发式理解 它们导致了半监督学习效果的提高和样本生成的改进 我
Improved
techniques
for
Training
GANs