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pytorch generative model collections

Pitão

1.0.0

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coleta de model-modelo de pytorch

Original: [Versão Tensorflow]

Implementação de Pytorch de vários Gans.

Este repositório foi reimplementado com referência às coletações de modelos-modelos de tensorflow por Hwalsuk Lee

Tentei implementar esse repositório o máximo possível com as coletações de modelos-modelos de tensorflow, mas alguns modelos são um pouco diferentes.

Este repositório é incluído código para o modo CPU Pytorch, mas eu não testei. Eu testei apenas no modo GPU pytorch.

Conjunto de dados

Mnist
Mnist de moda
Cifar10
Svhn
STL10
Lsun-leito

Eu só testei o código no mnist e na moda.

Redes adversárias generativas (GANS)

Listas (a tabela é emprestada da Tensorflow-Generative-Model-Collections)

Nome	Link em papel	Função de valor
Gan	Arxiv
Lsgan	Arxiv
WGAN	Arxiv
WGAN_GP	Arxiv
Dragan	Arxiv
CGAN	Arxiv
infogan	Arxiv
Acgan	Arxiv
Ebgan	Arxiv
COMEÇOU	Arxiv

Variantes da estrutura GaN (as figuras são emprestadas de coleta de modelos generativos Tensorflow))

Resultados para Mnist

A arquitetura de rede de gerador e discriminador é o Exaclty Sames, como em papel infogan.
Para comparação justa das idéias principais em todas as variantes da GAN, todas as implementações da arquitetura de rede são mantidas iguais, exceto Ebgan e iniciadas. Pequenas modificações são feitas para o eBgan/iniciado, uma vez que os adotam o Strucutre de codificadores automáticos para o discriminador. Mas tentei manter a capacidade do RECUNTRADOR.

Os seguintes resultados podem ser reproduzidos com o comando:

 python main.py --dataset mnist --gan_type <TYPE> --epoch 50 --batch_size 64

Geração fixa

Todos os resultados são gerados a partir do vetor de ruído fixo.

Nome	Epoch 1	Epoch 25	Epoch 50	Gif
Gan
Lsgan
WGAN
WGAN_GP
Dragan
Ebgan
COMEÇOU

Geração condicional

Cada linha possui o mesmo vetor de ruído e cada coluna tem a mesma condição de etiqueta.

Nome	Epoch 1	Epoch 25	Epoch 50	Gif
CGAN
Acgan
infogan

InfoGan: manipulando dois códigos contínuos

Todos os resultados têm o mesmo vetor de ruído e condição da etiqueta, mas têm um vetor contínuo diferente.

Nome	Epoch 1	Epoch 25	Epoch 50	Gif
infogan

Lote de perdas

Nome	Perda
Gan
Lsgan
WGAN
WGAN_GP
Dragan
Ebgan
COMEÇOU
CGAN
Acgan
infogan

Resultados para a moda-mnist

Os comentários sobre a arquitetura de rede no MNIST também são aplicados aqui.
A Moda-Mnist é um conjunto de dados recentemente proposto que consiste em um conjunto de treinamento de 60.000 exemplos e um conjunto de testes de 10.000 exemplos. Cada exemplo é uma imagem de escala de cinza de 28x28, associada a um rótulo de 10 classes. (Camiseta/top, calça, pulôver, vestido, casaco, sandália, camisa, tênis, bolsa, bota de tornozelo)