SEGAN:语音增强生成对抗网络 介绍 这是SEGAN项目的存储库。 我们的原始文件可以在找到,并且测试样本可以。 在这项工作中,采用了一种对抗性生成方法,以一种完全卷积的体系结构来进行语音增强(即从
基于pytroch的深度学习练手应用,主要内容是应用生成对抗式神经网络自动生成动漫人物头像,以达到以假乱真的效果。
附件是用生成对抗网络编写的语音增强代码,效果经过测试非常好。优于现有方法!
本教程分享了深度学习中GAN生成对抗网络的入门及实战经验,讲解了GAN的基本原理和常见变体,并附带了Tensorflow2.0代码实现示例。快来学习吧!
KERAS-DCGAN 具有(awesome) 库的实现,用于通过深度学习生成人工图像。 这将在真实图像上训练两个对抗性深度学习模型,以产生看起来真实的人工图像。 生成器模型尝试生成看起来真实的图像,
雾霾是一种非常普遍的现象,会降低或降低可见度。 在需要高质量图像的情况下,它会引起各种问题,例如流量和安全监控。 因此,从场景中去除雾霾是获得清晰视野的迫切需求。 最近,除了常规的除雾机制外,还应用了
甘伯特 论文代码GAN-BERT:具有健壮标签分类示例的生成式对抗性学习和一堆带标签的示例已在2020年ACL上发表-Danilo Croce (罗马大学Tor Vergata),朱塞佩·卡斯特鲁奇(
为了去除频域光学相干断层扫描(SD-o℃T)中的散斑噪声,提出了一种结构保持生成对抗网络模型,可以无监督地从SD-o℃τ图像合成高质量的增强深部成像光学相干断层扫描(EυI-oCT)图像。该模型基于循
GANsformer:生成对抗式变压器 Drew A.Hudson *和C.Lawrence Zitnick *我要感谢克里斯托弗·曼宁(Christopher D. Manning)在开发Bipar
Chainer实现基于样式的生成对抗网络生成器体系结构