generative-adversarial-network

"Pivotal Tuning for Latent-based editing of Real Images" (ACM TOG 2022) के लिए आधिकारिक कार्यान्वयन

TextGAN जेनेरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GANs) आधारित टेक्स्ट जनरेशन मॉडल के लिए एक PyTorch फ्रेमवर्क है।

असंगति पहचान (anomaly detection) विधियों का संग्रह (iid/पॉइंट-आधारित, ग्राफ और टाइम सीरीज), जिसमें सक्रिय शिक्षण, बेयसियन नियम-खनन, और विविधता/व्याख्या/व्याख्यात्मकता के लिए विवरण शामिल हैं। एन्सेम्बल और ट्री-आधारित डिटेक्टरों के साथ लेबल फीडबैक को शामिल करने का विश्लेषण। इसमें ग्राफ कन्वेन्शनल नेटवर्क के साथ एडवरसैरियल हमले भी शामिल हैं।

InstaGAN: इंस्टेंस-अवेयर इमेज ट्रांसलेशन (ICLR 2019)

"PSGAN: Pose and Expression Robust Spatial-Aware GAN for Customizable Makeup Transfer" (CVPR 2020 Oral) के लिए PyTorch कोड

[ICCV 2021] इमेज रिकंस्ट्रक्शन और सिंथेसिस के लिए फोकल फ्रीक्वेंसी लॉस

Generative Adversarial Network का उपयोग करके फोटो-यथार्थवादी सिंगल इमेज सुपर-रिज़ॉल्यूशन | सुपर-रिज़ॉल्यूशन के लिए एक PyTorch ट्यूटोरियल

Python का उपयोग करके हैंड्स-ऑन अनसुपरवाइज्ड लर्निंग के लिए कोड (O'Reilly Media)।

30fps पर कम रिज़ॉल्यूशन वाले वीडियो को हाई रिज़ॉल्यूशन में अपसैंपल करने के लिए एक तेज़ डीप लर्निंग मॉडल

MNIST और CelebA डेटासेट के लिए Generative Adversarial Networks (GAN) और Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) का Pytorch कार्यान्वयन।