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GAN参考资源

https://zhuanlan.zhihu.com/p/41114883

手机照片脑补成超大画幅，这个GAN想象力惊人

https://mp.weixin.qq.com/s/bKve_tZi9usz4oX0T3S15A

悉尼大学陶大程：遗传对抗生成网络有效解决GAN两大痛点

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46629127

生成对抗网络-GAN—一个好老师的重要性

https://mp.weixin.qq.com/s/Sp0EYvaq-1u0mtnrrmFNCQ

为什么说GANs是一个绝妙的艺术创作工具？

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以为GAN只能“炮制假图”？它还有这7种另类用途

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台湾学者研发新型二元神经元GAN！有望用于AI作曲

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定制人脸图像没那么难！使用TL-GAN模型轻松变脸

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旧照片着色修复神器！自注意力GAN效果惊艳

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最高76%破解成功率！GAN已经能造出“万能指纹”，你的手机还安全吗？

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有效稳定对抗模型训练过程，伯克利提出变分判别器瓶颈

https://mp.weixin.qq.com/s/xr9fDv9DFkwi2ImV4RZAHg

换个角度看GAN：另一种损失函数

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只有条件GAN才能稳定训练？对抗+自监督的无监督方法了解一下

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提升GAN训练的技巧汇总

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一文读懂对抗机器学习Universal adversarial perturbations

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用GANs来自动生成音乐

https://mp.weixin.qq.com/s/zwzl-Tel3Avc4Dm7L5FS5A

NLP中的对抗训练+PyTorch实现

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GAN和PS合体会怎样？东京大学图像增强新研究：无需配对图像，增强效果还可解释

https://mp.weixin.qq.com/s/qLhnvLhXHhRoPGtPWYCY0w

ICCV2019最佳论文SinGAN全面解读

https://zhuanlan.zhihu.com/p/97138846

《SinGAN:从单个自然图像中学习生成模型》论文笔记

https://mp.weixin.qq.com/s/mXjNtZvUHutBABh-f9qisQ

那些底层的图像处理问题中，GAN能有什么作为？

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时间序列GAN，Subadditivity of Probability Divergences

https://mp.weixin.qq.com/s/ssD3NAvGx5Eu4-oWy4KtzA

如何生动有趣地对GAN进行可视化？

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学习一个宫崎骏画风的图像风格转换GAN

https://zhuanlan.zhihu.com/p/50790727

SeqGAN: Sequence GAN with Policy Gradient

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生成对抗网络在图像翻译上的应用

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中国西北大学和北京大学的研究结果是否将终结CAPTCHA验证码时代？

https://zhuanlan.zhihu.com/p/53260242

抛开复杂证明，我们从直觉上理解W-GAN为啥这么好训

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为什么让GAN一家独大？Facebook提出非对抗式生成方法GLANN

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韩松、朱俊彦等人提出GAN压缩法：算力消耗不到1/9，现已开源

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每个人都能用英伟达GAN造脸了

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Local GAN

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GAN加持！英伟达发布“山寨”游戏创造器，已完美复现《吃豆人》

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GANSynth：使用GAN制作音乐

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使用GAN生成序列数据

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GAN版马里奥创作家来了：一个样本即可训练，生成关卡要素丰富

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在GAN中通过上下文的复制和粘贴，在没有数据集的情况下生成新内容

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生成对抗网络（GAN）的数学原理全解

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Semi-Supervised GAN

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最新《生成式对抗网络GAN进展》综述论文，41页pdf阐述GAN在计算机视觉应用进展

https://mp.weixin.qq.com/s/fQiZpUbeYvFnNZYYSE4dMQ

用GANs来做数据增强

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使用有限的数据来训练GANs

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让GAN随音乐律动的Python工具，网友：这是我见过的GAN的最佳用法

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改善图像处理效果的五大生成对抗网络

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对抗学习如何应用到推荐系统？ECIR2021<对抗学习推荐系统>教程，197页ppt

https://mp.weixin.qq.com/s/n8c2-NPtVe-k2L6qvEHsUA

改善图像处理效果的五大生成对抗网络

https://mp.weixin.qq.com/s/imOFQL01RaXUuZwew1izzg

基于GAN来做低光照图像增强，EnlightenGAN论文解读

https://zhuanlan.zhihu.com/p/637705399

VQGAN论文与源码解读：前Diffusion时代的高清图像生成模型

VAE参考资源+

https://mp.weixin.qq.com/s/0coPJFrW7anW7QuqjPBt3g

深度生成模型在信号处理领域的应用

https://mp.weixin.qq.com/s/3ZHlWlO0FdnQTnskcrz2IA

生成式模型入门：训练似然模型的技巧

https://mp.weixin.qq.com/s/KtKYk08xEqwA43Phxw2-_w

基于自编码器的通用性文本表征

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VAE系解纠缠：从VAE到βVAE，再到β-TCVAE

https://mp.weixin.qq.com/s/yB7tq2vcBpVBnM-j9PgRsw

人脸合成效果媲美StyleGAN，而它是个自编码器

https://mp.weixin.qq.com/s/J59d1K5WX-wnzhws3k60AQ

万字长文带你了解变分自编码器VAEs

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使用PyTorch从理论到实践理解变分自编码器VAE

https://mp.weixin.qq.com/s/8zi0JrloxuRdHcRm1dzCEQ

利用VAE和LSTM生成时间序列