基于GAN图像生成实践项目

人工智能-其他 α

网上收集合适的(动漫)图片数据集,对GAN网络的参数进行调整并且对其模型尽可能的优化,使其能够在数据集上运行并且达到更好的效果,然后使用收集到的动漫数据集去训练GAN网络的生成器和判别器,并对每数十次迭代的召回率和精确度进行显示。对比不同的网络模型的参数和迭代次数训练出来的网络生成器和网络判别器的效果,进行图标的数据可视化,然后选取最好的一次迭代的网络模型的生成器用来生成动漫图片。 本人工作职责:查找相关的GAN网络论文,阅读GAN网络的论文并理解GAN网络的底层的原理,数据预处理以及数据分析和数据可视化,建立GAN网络模型优化并训练拟合,生成图片。...

基于GAN图像生成实践项目
基于GAN图像生成实践项目

可用于控控图像合成的扩散模型神经网络

人工智能-其他 α

利用扩散模型算法进行由文本到图像的可控的图像合成,能够有效降低计算机工作的资源消耗和负担并提升图像合成的可控性和生成效率。而目前已经研究成熟的主流的图像合成方法通常是采用GANs网络进行生成,在传统图像合成方法中使用对抗学习的方法,对空白的“噪声画布”进行“真假判别”,然后学习填充生成;在基于扩散模型的双阶段图像合成的方法中同样也包含一个由密集噪声图逐渐填充合成图像的过程[8]。这种密集的扩散过程常常带来问题: 1.产生大量的近似噪声图以来后处理; 2.大量计算资源损耗的问题; 3.区域设定的超参数问题。 4.模型生成较慢,无法像GANs,VAEs一样,只能一步一步地生成。 本文在已...

可用于控控图像合成的扩散模型神经网络
可用于控控图像合成的扩散模型神经网络
可用于控控图像合成的扩散模型神经网络
------ 加载完毕 ------
联系需求方端客服