文件名称：RealnessGAN:ICLR2020论文代码“真实或不真实，这就是问题”
文件大小：16.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-04 14:17:42
Python
现实感 该存储库包含以下论文的代码： 真实或不真实，这就是问题袁伯祥力*，邓玉彬*，博黛*，陈改来，林大华和 摘要：尽管生成对抗网络（GAN）已在各个主题中广泛采用，但在本文中，我们通过将真实性视为可以从多个角度估计的随机变量，将标准GAN推广到一个新的角度。 在这个称为RealnessGAN的通用框架中，鉴别器输出分布作为真实性的度量。 尽管RealnessGAN与标准GAN具有相似的理论保证，但它提供了更多关于对抗性学习的见解。 更重要的是，与多个基准相比，RealnessGAN为生成器提供了更强大的指导，实现了综合数据集和真实数据集的改进。 此外，当从头开始训练时，它使基本的DCGAN体系结构能够以1024 1024分辨率生成逼真的图像。 演示版 在观看完整的演示视频 数据集 在两个真实世界的数据集和上进行了实验； 还有一个玩具数据集：。 要求 Python 3.6 火炬1.1.
【文件预览】：
RealnessGAN-master
----options.py(4KB)
----images()
--------CelebA_snapshot.png(2.03MB)
--------FFHQ_snapshot.png(12.91MB)
----training()
--------loss.py(2KB)
--------learnD.py(2KB)
--------learnG.py(2KB)
----data()
--------MixtureGaussian3By3.pk(4.39MB)
----model()
--------DCGAN_model.py(3KB)
--------GAN_model.py(3KB)
----train.py(9KB)
----LICENSE(2KB)
----test_z_vec()
--------z_test_32_128.pickle(16KB)
----.gitignore(58B)
----README.md(2KB)
----train_toy.py(7KB)
----scripts()
--------run_MixGauss.sh(801B)
--------run_CelebA.sh(863B)