gans

PyTorch 中的圖像到圖像翻譯

🧠💬 我在 MachineCurve.com 上撰寫的機器學習文章，已存檔

面向表格数据的合成数据生成

用 100 行程式碼實作論文

EdgeConnect：使用邊緣預測的結構引導圖像修復技術，ICCV 2019。

具有 90 倍壓縮率的最先進音訊編解碼器。支援 44.1kHz、24kHz 與 16kHz 單聲道／立體聲音訊。

用於表格與時間序列資料的合成資料生成器

[NeurIPS 2020] 用於提升資料效率的 GAN 訓練之可微分資料增強技術

[CVPR 2020] GAN 壓縮：互動式條件式 GAN 的高效架構

《GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks》的配套儲存庫

使用生成對抗網路（GAN）的真實感單張影像超解析度 | 超解析度 PyTorch 教學

一個能以 30fps 將低解析度影片升頻至高解析度的快速深度學習模型

[TIP'19] AttGAN：透過僅改變你想要的部分來進行面部屬性編輯

我們熟知 GAN 在真實影像生成上的成功，但它們也能應用於表格資料生成。我們將回顧並檢視近期關於表格 GAN 實作的論文。