gans

近年来，随着 互联网 和数字 媒体 的迅猛发展，图像修复技术逐渐成为一个备受关注的热门领域。然而，传统的图像修复方法通常需要大量的人工干预，并且在复杂场景下表现不佳。为了克服这些限制，深度学习技术应运而生，它能够自动学习和恢复图像中的缺失或损坏部分。然而，深度学习方法在图像修复

作者 | 莓酊、杏花 编辑 | 青暮以前，当我们想拥有一副图像时，首先会做的就是找专业画师，将我们对图画的要求逐一描述，画师再根据需求醉墨淋漓一番。但这种方式需要耗费一定的时间和人力成本，且成果不一定尽如人意。如今，基于自然语言生成逼真图像的工具使我们能够以一种全新的方式轻松创建大量的高质量图像。

一年前，我决定开始探索生成式对抗网络(GANs)。自从我对深度学习产生兴趣以来，我就一直对它们很着迷，主要是因为深度学习能做到很多不可置信的事情。当我想到人工智能的时候，GAN是我脑海中最先出现的一个词。 GANs生成的人脸(StyleGAN)  但直到我第一次开始训练GAN时，我才发现了这种有趣算法的双面性：训练极其

本文首发自 easyAI - 人工智能知识库 原文地址：《 一文看懂生成对抗网络 - GANs？（基本原理+10种典型算法+13种应用） 》 生成对抗网络 – GANs 是最近2年很热门的一种无监督算法，他能生成出非常逼真的照片，图像甚至视频。我们手机里的照片处理软件中就会使用到它。本文将

雷锋网 AI 科技 评论按： 生成对抗网络之父、前谷歌大脑著名科学家 Ian Goodfellow 正式宣布加盟 苹果 ，他将在苹果公司领导一个「机器学习特殊项目组」。 亚马逊首席科学家、MXNet 作者李沐上周在知乎上爆料，他从某机器学习大佬处得知

雷锋网 AI 科技评论按： 生成对抗网络之父、前谷歌大脑著名科学家 Ian Goodfellow 正式宣布加盟苹果，他将在苹果公司领导一个「机器学习特殊项目组」。 亚马逊首席科学家、MXNet 作者李沐上周在知乎上爆料，他从某机器学习大佬处得知，Ian Goodfellow 已从 Google 离职。文中

文｜脑极体自2014年诞生之日起，GANs（Generative Adversarial Nets，生成对抗网络）就一直是机器学习领域的“流量担当”，过去的两年间更是迎来了成果井喷。有人还专门为它建立了一个GAN Zoo，用来收集所有已被命名的GAN，目前已经有500多个了。欣赏一下这令人咋舌的

雷锋网 AI 科技评论按：谷歌大脑研究员、「GANs」之父、《Deep Learning》课本作者之一的 Ian Goodfellow 自上次的线上直播里回答了网友们提出的种种问题之后，昨天也在 Twitter 上发表了很多关于 GANs 论文评审、GANs 研究现状的想法。作为一直以来投入了大量精力在 GANs 上的

雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按 ：近日，「 GANs 之父 」Ian Goodfellow 做客国外一档「你问我答」（Ask Me Anything）的线上问答节目，提问者可以直接对 Ian Goodfellow 提出任何关于 GANs 的问题，下面 AI 科技评论

雷锋网AI科技评论按 ：怎样能快速生成风格相同的字体呢？伯克利AI研究院最新发表的一篇博客告诉你他们最新的研究。以下是雷锋网AI科技评论对原博文的编译。 左：给出的电影海报，右：由MC-GAN生成的新电影片名文字是平面设计中很突出的视觉元素。艺术家投入大量时间来设计不同的字形，使得它与其他元素在形状和纹理