生成式对抗网络基础学习总结

GAN的用途

1，图像着色

2，图像超像素

3，背景模糊

4，人脸生成

5，人脸定制

6，卡通图像生成

7，文本生成图像

8，字体变换

9，风格变换

10 ，图像修复

11，帧预测

GAN的类型

1，GAN 生成式对抗网络

2，cGAN 条件生成式对抗网络

3，DCGAN 深度卷积生成式对抗网络

4，WGAN/WGAN-GP 

1,GAN

 

  

 

 

 

 理解两个基本概念 KL散度和JS散度

 

 这两个散度是描述两个数据分布的匹配程度 JS散度是改善KL散度的的不对成性

 

 

 

 使用GAN就可以优化模型

 

2，CGAN

 

 加了一个标签，标签以及图像都需要符合

3，DCGAN

 

 

 

 

 

 

 

 DCGAN凭经验性的比较多