Примечание: это контент с 2017 года. В этом посте описывается теория, лежащая в основе недавно представленного BEGAN . По состоянию на начало апреля 2017 года BEGAN является лидером в области создания реалистичных лиц. Он вдохновлен EBGAN в том смысле, что его дискриминатор является автокодировщиком. Он показывает быструю и стабильную сходимость даже при отсутствии нормы партии. Он автоматически уравновешивает компромисс между разнообразием изображений и качеством генерации. И это..

Как обучить модель Pix2Pix и ее создание в сети с помощью ml5.js В этом посте я рассмотрю процесс обучения модели генеративного изображения с помощью Spell , а затем перенесу модель в ml5.js . Так я поступил со своим проектом во время занятий в ITP Нью-Йоркского университета в этом семестре. Я сделал простое интерактивное веб-приложение, используя только что обученную мою собственную модель Pix2Pix. Что такое Pix2Pix? Pix2Pix, или преобразование изображения в изображение,..

Код этого эксперимента доступен в моем репозитории на github здесь https://github.com/akanimax/MSG-GAN . Контрольные точки обученных моделей доступны по адресу https://drive.google.com/drive/folders/119n0CoMDGq2K1dnnGpOA3gOf4RwFAGFs Мотивация Отрывок из статьи Progressive Growing of GANs : Когда мы измеряем расстояние между обучающим распределением и сгенерированным распределением, градиенты могут указывать на более или менее случайные направления, если распределения не имеют..