generative-adversarial-network

Bản cài đặt chính thức cho "Pivotal Tuning for Latent-based editing of Real Images" (ACM TOG 2022) https://arxiv.org/abs/2106.05744

TextGAN là một framework PyTorch dành cho các mô hình tạo văn bản dựa trên Mạng đối kháng sinh (GAN).

Bộ sưu tập các phương pháp phát hiện bất thường (dựa trên iid/điểm, đồ thị và chuỗi thời gian), bao gồm học chủ động để phát hiện/khám phá bất thường, khai thác quy tắc Bayesian, mô tả cho sự đa dạng/giải thích/khả năng diễn giải. Phân tích việc kết hợp phản hồi nhãn với các bộ phát hiện dựa trên cây và ensemble. Bao gồm các cuộc tấn công đối nghịch với Graph Convolutional Network.

InstaGAN: Dịch ảnh nhận thức thực thể (ICLR 2019).

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

[ICCV 2021] Focal Frequency Loss cho việc tái tạo và tổng hợp hình ảnh

Siêu phân giải ảnh đơn chân thực bằng Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) | Hướng dẫn PyTorch về siêu phân giải

Mã nguồn cho cuốn sách Hands-on Unsupervised Learning Using Python (O'Reilly Media).

Mô hình học sâu tốc độ cao giúp nâng cấp video độ phân giải thấp lên độ phân giải cao ở tốc độ 30fps

Triển khai Pytorch của Generative Adversarial Networks (GAN) và Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) cho các tập dữ liệu MNIST và CelebA