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模型库
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图像生成-DCGAN
类别计算机视觉(PaddleCV)
应用图像生成 图像编辑 图像超分辨率 图像风格迁移 文本到图像的翻译
模型概述
深度卷积生成对抗网络,将GAN和卷积网络结合起来,解决GAN训练不稳定的问题的同时利用卷积神经网络进行图像生成,可以得到更丰富的层次表达。
模型说明

运行本目录下的程序示例需要使用PaddlePaddle develop最新版本。如果您的PaddlePaddle安装版本低于此要求,请按照安装文档中的说明更新PaddlePaddle安装版本。

代码结构

├── network.py   # 定义基础生成网络和判别网络。
├── utility.py   # 定义通用工具方法。
├── dc_gan.py    # DCGAN训练脚本。
└── c_gan.py     # conditionalGAN训练脚本。

数据准备

本教程使用 mnist 数据集来进行模型的训练测试工作,该数据集通过paddle.dataset模块自动下载到本地。

训练测试DCGAN

在GPU单卡上训练DCGAN:

env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dc_gan.py --output="./result"

训练过程中,每隔固定的训练轮数,会取一个batch的数据进行测试,测试结果以图片的形式保存至--output选项指定的路径。

执行python dc_gan.py --help可查看更多使用方式和参数详细说明。

DCGAN训练10轮的模型预测效果如图3所示:


图 3

图像生成-DCGAN
类别 计算机视觉(PaddleCV)
应用 图像生成 图像编辑 图像超分辨率 图像风格迁移 文本到图像的翻译
模型概述
深度卷积生成对抗网络,将GAN和卷积网络结合起来,解决GAN训练不稳定的问题的同时利用卷积神经网络进行图像生成,可以得到更丰富的层次表达。
模型说明
运行本目录下的程序示例需要使用PaddlePaddle develop最新版本。如果您的PaddlePaddle安装版本低于此要求,请按照[安装文档](http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/documentation/zh/build_and_install/pip_install_cn.html)中的说明更新PaddlePaddle安装版本。 ## 代码结构 ``` ├── network.py # 定义基础生成网络和判别网络。 ├── utility.py # 定义通用工具方法。 ├── dc_gan.py # DCGAN训练脚本。 └── c_gan.py # conditionalGAN训练脚本。 ``` ## 数据准备 本教程使用 mnist 数据集来进行模型的训练测试工作,该数据集通过`paddle.dataset`模块自动下载到本地。 ## 训练测试DCGAN 在GPU单卡上训练DCGAN: ``` env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python dc_gan.py --output="./result" ``` 训练过程中,每隔固定的训练轮数,会取一个batch的数据进行测试,测试结果以图片的形式保存至`--output`选项指定的路径。 执行`python dc_gan.py --help`可查看更多使用方式和参数详细说明。 DCGAN训练10轮的模型预测效果如图3所示:


图 3