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iGAN:通过生成对抗网络生成交互式图像
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2021-02-04
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iGAN:通过生成对抗网络生成交互式图像 | | 最近的项目: :火炬实现,用于学习从输入图像到输出图像的映射。 :火炬实现,用于学习没有输入输出对的图像到图像的转换(即pix2pix)。 :用于不成对和成对的图像到图像转换的PyTorch实现。 总览 iGAN(又名交互式GAN)是作者对交互式图像生成接口的实现,其描述如下: “自然图像流形上的生成视觉操纵” ,, , 在2016年欧洲计算机视觉会议(ECCV)中 给定一些用户笔触,我们的系统可以生成逼真的样本,最能实时满足用户的编辑需求。 我们的系统基于深度生成模型,例如生成对抗网络( )和 。 该系统具有以下两个目的: 一
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iGAN-master.zip (62个子文件)
iGAN-master
models
scripts
download_dcgan_model.sh 214B
download_alexnet.sh 223B
model_def
dcgan_theano_config.py 638B
LICENSE_DCGAN 1KB
dcgan_theano.py 9KB
__init__.py 0B
pics
shoes_test.png 9KB
input_edge.png 388B
demo.gif 7.88MB
script_result.png 461KB
input_color.png 417B
input_color_mask.png 302B
demo_teaser.jpg 151KB
logo.png 73KB
ui_intro.jpg 93KB
predict.jpg 116KB
LICENSE 1KB
constrained_opt.py 9KB
iGAN_script.py 4KB
constrained_opt_theano.py 5KB
ui
gui_draw.py 12KB
ui_color.py 1KB
__init__.py 0B
save_result.py 2KB
ui_recorder.py 2KB
gui_design.py 7KB
ui_warp.py 3KB
ui_sketch.py 1KB
gui_vis.py 4KB
generate_samples.py 2KB
iGAN_main.py 4KB
.gitignore 1KB
train_dcgan
pack_model.py 1KB
upgrade_model.py 1KB
train_dcgan_config.py 3KB
train_dcgan.py 6KB
train_predict_z.py 7KB
get_num_images.py 480B
train_dcgan_utils.py 7KB
batchnorm_predict_z.py 4KB
load.py 2KB
README.md 5KB
create_hdf5.py 4KB
train_script.sh 516B
batchnorm_dcgan.py 4KB
iGAN_predict.py 7KB
lib
image_save.py 2KB
HOGNet.py 3KB
utils.py 4KB
costs.py 883B
rng.py 442B
updates.py 8KB
activations.py 2KB
__init__.py 0B
ops.py 4KB
html.py 2KB
inits.py 3KB
AlexNet.py 5KB
theano_utils.py 530B
ilsvrc_2012_mean.npy 1.5MB
README.md 12KB
datasets
scripts
download_hdf5_dataset.sh 300B
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长迦
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