内容 隐藏
1 使用 GAN 和扩散模型进行深度学习图像生成
2 Deep Learning Image Generation with GANs and Diffusion Model
2.1 你将学到什么
2.2 要求
2.3 描述
2.4 本课程适合谁：

使用 GAN 和扩散模型进行深度学习图像生成

Deep Learning Image Generation with GANs and Diffusion Model

使用 WGAN、ProGAN 和扩散模型生成人脸。使用 SRGAN 进行图像超分辨率，使用 CycleGAN 进行掩模去除

你将学到什么

  • 了解变分自动编码器的工作原理
  • 使用变分自动编码器生成图像
  • 使用 Tensorflow 2 构建 DCGAN
  • 在 Tensorflow 2 中使用 Wasserstein GAN 进行更稳定的训练
  • 使用 ProGAN 生成高质量图像
  • 使用 CycleGAN 构建遮罩去除器
  • 使用 SRGAN 实现图像超分辨率
  • Tensorflow 2 的高级用法
  • 使用扩散模型生成图像
  • 如何使用 Python 和 Tensorflow 从头开始​​编写生成式 AI 架构的代码

 

要求

  • Python基础知识
  • 张量流基础知识
  • 访问互联网连接，因为我们将使用 Google Colab（免费版本）

描述

图像生成已经取得了长足的进步，早在 2010 年代初，生成随机64×64图像仍然是非常新鲜的事情。如今，我们不仅可以随机生成高质量的1024×1024图像，还可以通过输入文本来描述我们希望获得的图像类型。

在本课程中，我们将带您经历一段奇妙的旅程，您将逐步掌握不同的概念。我们将使用Tensorflow 2编写各种生成对抗神经网络，甚至扩散模型，同时观察最佳实践。

您将从事多个项目，例如：

  • 使用变分自动编码器 (VAE)生成数字，
  • 使用DCGAN生成人脸，
  • 然后我们将通过使用WGAN来提高训练稳定性
  • 最后我们将学习如何使用ProGAN和扩散模型生成更高质量的图像。
  • 从这里，我们将了解如何使用SrGAN和
  • 然后还学习如何使用CycleGAN自动去除面罩。

如果您愿意在职业生涯中更进一步，本课程适合您，我们非常高兴能够帮助您实现目标！

本课程由Neuralearn为您提供。就像Neuralearn的所有其他课程一样，我们非常重视反馈。您在论坛中的评论和问题将帮助我们更好地学习这门课程。请随时在论坛上提出尽可能多的问题。我们尽力在最短的时间内回复。

享受！！！

本课程适合谁：

  • 对深度学习感到好奇的初级 Python 开发人员。
  • 对使用人工智能和深度学习生成图像感兴趣的人
  • 对生成对抗网络 (GAN)、其他更先进的 GAN 和扩散模型感兴趣的人
  • 有兴趣学习从头开始构建 GAN 和扩散模型的从业者
  • 任何想要使用 GAN 掌握图像超分辨率的人
  • 想要了解如何使用深度学习构建和训练最先进的图像生成模型的软件开发人员。
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