생성 적대적 노트북
생성 적대적 네트워크 구현 수집
대부분의 코드는 Python3 용이며 대부분의 노트북은 작동합니다
사이클 간
- Cyclegan-Lasagne
- Cyclegan-Keras
Cyclegan 결과
GTX 1080에서 3 시간 및 58 개의 에포크 후 결과. 위에서 아래로 : 입력, 가짜, 입력 재현.
대면 결과. 위에서 아래로 : 입력, 가짜, 입력 재현. [YouTube 비디오] (https://www.youtube.com/watch?v=fea4kzq0ofq)
pix2pix
- pix2pix-Keras : pix2pix gan keras 구현
- pix2pix-lasagne : pix2pix gan lasagne 구현
- pix2pix-torch : pix2pix gan pytorch 구현
pix2pix 샘플 결과
12 개의 에포크 후 가장자리에서 신발의 검증 결과. 위에서 아래로 : 입력, 지상 진실, 결과.
Resnet을 사용한 150 개의 에포크 후 Facades 데이터 세트의 검증 결과. 위에서 아래로 : 입력, 지상 진실, 결과.
CIFAR10의 WGAN
- Wgan-Keras : Wasserstein Gan Keras 구현
- WGAN-LASAGNE : Wasserstein Gan Lasagne 구현
- WGAN-TORCH : https://github.com/martinarjovsky/wassersteingan을 기반으로하는 Wasserstein Gan Pytorch 구현
WGAN2 (개선 된 WGAN/WGAN-GP)
- WGAN2-LASAGNE : 개선 된 WGAN LASAGNE 구현 (CIFAR10)
- WGAN2-KERAS : 개선 된 WGAN KERAS 구현 (CIFAR10)
- WGAN2-LASAGNE-ANIME : 애니메이션 얼굴 이미지, 라자냐의 WGA
- WGAN2-AC-LASAGNE : Auxillary Classfier로 개선 된 WGAN LASAGNE 구현
WGAN2 샘플 결과
- Auxillary Classfier가있는 CIFAR10 데이터 세트
Infogan
- Mnist-Infogan : mnist 데이터 세트의 Infogan Lasagne
- mnist-infogan-paper-liform : mnist 데이터 세트의 Infogan Lasagne (종이 구현을 플라우는)
Infogan 샘플 결과
DCGAN
- DCGAN-LASAGNE : LASAGNE의 DCGAN
DCGAN 샘플 결과
