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takerumimata
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4 years ago 【論文メモ:PGGAN】Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation 徐々にgeneratorとdiscremenatorの層を深くして強くする手法。CNNなどを用いたDCGANとかとは別なのか？単純なNNで識別ってそもそもできるんだっっけ。自分の記憶が正しければ、回転や並行移動などに対してロバストにするのが難しいからCNNが優れていたような記憶があるのだが、こんな単純なネットワーク構造で識別器はいいの...?
takerumimata
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4 years ago keras GAN 自前データセットで画像生成
MNISTをgenerateするよくあるシンプルなGANで白黒の多部未華子を生成する。コードも用意してくれているので、自分でも試しやすい。適当な顔画像を用意してグレースケールにするのは面倒だけれど
takerumimata
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4 years ago DCGAN-tensorflowで自動画像生成をお手軽に試す
これも今度ためそ。tensorflowの実装があるのでお手軽に試せる
GANを用いたイラスト生成のデータセット
アニメキャラの画像からopencvを用いて顔を抽出しGANに学習させる実験。以下の２点に関して述べている
２点目に関しては何が効いているのかわからないため 、真面目に考えるならばそれぞれ独立に試験を行うべきだと思われる。ノイズが少なければ学習がうまくいくのは当たり前ではあるので。しかし実際に手を動かして生成されるデータを比較しているのはとても参考になった。