GANotebooks

Notebook permusuhan generatif

Kumpulan Implementasi Jaringan Perpisahan Generatif Saya

Sebagian besar kode untuk python3, sebagian besar buku catatan bekerja

Cyclegan

• Cyclegan-Lasagne
• Cyclegan-Kera

Hasil Cyclegan

Hasil setelah 3 jam dan 58 zaman pada GTX 1080. Dari atas ke bawah: input, palsu, buat ulang input.

Hasil tatap muka. Dari atas ke bawah: input, palsu, buat ulang input. [Video YouTube] (https://www.youtube.com/watch?v=fea4kzq0ofq)

pix2pix

• PIX2PIX-BRAS: PIX2PIX GAN KERAS IMPLEMENTASI
• pix2pix-lasagna: implementasi lasagna pix2pix
• pix2pix-torch: Pix2pix Gan Pytorch Implementasi

Hasil sampel pix2pix

Hasil validasi tepi-ke-sepatu setelah 12 zaman. Dari atas ke bawah: input, kebenaran ground, hasilnya.

Hasil validasi dataset fasad setelah 150 zaman menggunakan resnet. Dari atas ke bawah: input, kebenaran ground, hasilnya.

WGAN di CIFAR10

• WGAN-BERAS: Implementasi Wasserstein Gan Keras
• WGAN-LASAGNE: Implementasi Wasserstein Gan Lasagne
• WGAN-TORCH: Implementasi Wasserstein Gan Pytorch berdasarkan https://github.com/martinarjovsky/wassersteingan

WGAN2 (peningkatan WGAN/WGAN-GP)

• WGAN2-lasagna: Implementasi Lasagne WGAN yang ditingkatkan (di CIFAR10)
• WGAN2-BRAS: Implementasi WGAN KERAS yang ditingkatkan (di CIFAR10)
• wgan2-lasagne-anime: wgan pada gambar wajah anime, lasagna
• WGAN2-AC-LASAGNE: Peningkatan implementasi lasagna WGAN dengan classfier auxillary

Hasil sampel WGAN2

• Dataset CIFAR10

• Dataset CIFAR10 dengan classfier auxillary

• Dataset Wajah Anime

Infogan

• Mnist-Infogan: Infogan Lasagne pada dataset MNIST
• Mnist-Infogan-Paper-Seragam: Infogan Lasagne pada Dataset MNIST (Fllowing the Paper Implement)

Hasil Sampel Infogan

DCGAN

• dcgan-lasagne: dcgan di lasagna

Hasil Sampel DCGAN