GAN 模型生成山水画，骗过半数观察者，普林斯顿大学本科生出品
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74KB图片也高清，谷歌用神经网络打造图像压缩新算法
萧箫发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI还在为图像加载犯愁吗？最新的好消息是，谷歌团队采用了一种GANs与基于神经网络的压缩算法相结合的图像压缩方式HiFiC，在码率高度压缩的情况下，仍能对图像高保真还原。GAN（GenerativeAdversarialNetworks，生成式对抗网络）顾名思义
Google研究人员推出了一种用于生成文本到图像的新框架（TReCS）
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/faedcb264a1c43969f2f5a2e6b9dbd2e.png)基于生成对抗网络（GAN）的深度神经网络促进了端到端可训练的照片级逼真的文本到图像的生成。许多方法还使用中间场景图表示法来改善图像合成。使用基于对话的交互的方法允许用户提供指令，以逐步改进和调整生成
AI带你开启无尽旅程，GAN艺术新趋势｜Mixlab交叉学科
"永无止境的旅程"是Google艺术与文化实验室的机器学习实验，旨在使我们与我们认识和喜爱的地方以及尚未探索的地方联系起来。这一系列由计算机生成的，超现实主义风格的梦境旅游共探索了三个标志性的地点：法国，意大利和西班牙。技术该实验使用了对抗神经网络NVIDIAStyleGAN2，该网络接受了来自每个国家著名
CVPR2020之多码先验GAN：预训练模型如何使用？
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/116fcfc73c348e1268768195687e7eead9d.jpg)今天分享一篇港中文周博磊老师组的工作。!(https://oscimg.oschina.net/o
Generative Adversarial Nets[Vanilla]
引言(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fshouhuxianjian%2Fp%2F8119904.html)中已经较为详细的介绍了GAN的理论基础和模型本身的原理。这里主要是研读Goodfellow的第一篇GAN论文。
一文详解扩散模型：DDPM
人工智能生成内容（AIGeneratedContent，AIGC）近年来成为了非常前沿的一个研究方向，生成模型目前有四个流派，分别是生成对抗网络（GenerativeAdversarialModels，GAN），变分自编码器（VarianceAutoEncoder，VAE），标准化流模型（NormalizationFlow，NF）以及这里要介绍的扩散模型（DiffusionModels，DM）
OJAC近屿智能带你解读：AIGC必备知识之GAN生成式对抗网络
📖更多AI资讯请👉🏾生成式对抗网络(GAN，英文全称GenerativeAdversarialNetwork)是一种深度学习模型，由于其生成高质量、真实数据的能力，近年来获得了极大的关注。GAN已被用于广泛的应用中，包括图像合成、⻛格转移和数据增强。
生成对抗网络GAN简介
生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）是一种深度敏感词模型，用于生成具有高度逼真度的新数据，如图像、音频、文本等。GAN是由IanGoodfellow等人在2014年提出的，其核心思想是通过两个神经网络，即生成器和判别器，相互竞争和协作来实现数据生成的目的。GAN的基本框架和训练过程如下图所示：