生成对抗网络
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AI 周报:华为回应关于“获政府 5200 多亿补贴”报道;投资 64 亿的阿里北京总部动土开工;人工智能可预测大熊猫的配对成功机率
“AI 一周资讯”栏目甄选全球最新行业动态,着眼影响技术变革的大事件,聚焦业内专家学者的发声,为读者呈现出内容丰富且有价值的新闻资讯。


一键高清还原老照片:全方位解读美图影像实验室 MTlab 人像画质修复技术
美图人像画质修复算法主要基于自研的超清人像生成网络结构 BeautyGAN(Beauty Generative Adversarial Networks),并从美图数以亿计的海量人像数据中学习,使其具备人像画质修复能力,最大程度还原人像原有的脸部信息。


TensorFlow 工程实战(五):构建 DeblurGAN 模型,将模糊相片变清晰
在拍照时,常常因为手抖或补光不足,导致拍出的照片很模糊。本文将介绍如何利用 DeblurGAN 模型将模糊的照片变清晰。

GAN 毕业手册:从零到一构建自己的 GAN 模型
本文首先对生成对抗网络(GAN)的发展进行了简单的介绍。随后深入探讨了 GAN 的网络原理,并介绍了网络的评价指标。最后带领读者创建并运行自己的 GAN,利用 MNIST 数据集训练网络,用 Comet.ml 对实验数据和参数进行分析,并生成手写数字。

AI 一周热闻:GAN 之父 Ian Goodfellow 离开谷歌加盟苹果;谷歌火速解散人工智能道德委员会
近日,机器学习研究员 Ian Goodfellow 已离开谷歌,加盟苹果。他开发了生成对抗网络(GAN),被称为“GAN 之父”。