2014年 Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络（GAN）。这篇文章主要介绍在Keras中搭建GAN实现图像去模糊。所有的Keras代码可点击这里。...而本篇文章是使用生成对抗网络进行图像去模糊。因此生成器的输入不是噪声，而是模糊图像。...第一个损失保证 GAN 模型针对的是去模糊任务。它比较了VGG第一次卷积的输出。 ? 第二个损失是对整个模型输出计算的 Wasserstein loss，计算了两张图像的平均差值。...图像去模糊结果 ? 从左到右：原始图像，模糊图像，GAN 输出 上面的输出结果都是我们用 Keras 进行 Deblur GAN 的结果。...左图： GOPRO 测试图像，右图：GAN 输出结果 希望你们可以喜欢这篇关于生成对抗网络用于图像去模糊的文章。 你可以评论，关注我或者联系我。
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 本文主要讨论使用生成式对抗网络实现图像去模糊。...代码：https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan 生成对抗网络 在生成对抗网络中，两个网络进行对抗训练。生成器通过创建逼真的假输入来误导鉴别器。...之所以链接两个网络，是因为对生成器的输出没有合适的反馈。我们唯一的衡量标准是鉴别器是否接受生成的样本。 数据 在本教程中，我们使用GAN进行图像去模糊。因此，生成器的输入不是噪声而是模糊的图像。...这个损失确保了GAN模型进行去模糊的任务。它比较VGG的第一个卷积的输出。...图像去模糊结果 ? 从左到右：原始图像，模糊图像，GAN输出 上图是我们Keras去模糊GAN的结果。即使在模糊很重的情况下，网络也能够减少模糊并生成令人信服的图像。我们能够看到车灯和树枝更清晰了。
引言 GAN，全称GenerativeAdversarialNetworks，中文叫生成式对抗网络，了解GAN，私下我喜欢叫它为“内卷”网络，为啥这么说，我们先来看一个故事！！！...，最后达到纳什均衡，这个城市也就成就一批批“捕神”和“盗圣” GAN就和故事种的警察和小偷一样相互内卷，相互对抗。...---- 02 GAN的通俗理解 人脸检测、图像识别、语音识别，机器总是在现有的事物基础上，做出描述和判断。能不能创造这个世界不存在的东西，GAN就是为此而来。...两者使用什么网络，没有具体的规定，正常处理图片的CNN、常见的全连接都可以，只要能完成相应的功能就可以。...（3）样本图片生成过程 Step1：生成器输入随机噪声图A; Step2：生成器卷积神经网络提取轮毂缺陷边缘特征，生成样本图； Step3：判别器判别真实样本与生成样本，若辨别概率均为0.5，则输出样本
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 ---- 以GAN为代表的生成模型正在视觉造假的路上越来越成熟，狗变猫、白马变斑马、实景变素描是GAN用于高级图像生成的例证。...能否将GAN应用于低级的图像处理呢？比如图像去模糊。 答案是肯定的。将GAN用于图像去模糊，生成器用于生成清晰图像，鉴别器区分真实且清晰图像与造假或模糊图像。...可见，使用SSIM为度量标准，DeblurGAN-v2的三个模型计算代价都较低，在使用复杂度高的inception网络时，DeblurGAN-v2可取得最好的去模糊效果，而使用轻量级网络，在FLOPs大幅度下降情况下...值得一提的是，DeblurGAN-v2中生成器的网络结构和双尺度鉴别器也同样适用于其他低级图像处理任务，比如图像超分辨。期待也能对相关领域的研究有所启发。...论文地址： https://arxiv.org/pdf/1908.03826v1.pdf 在我爱计算机视觉公众号对话界面回复“去模糊GAN”，即可收到下载地址。
用一个形象的例子解释就是：GAN就好比是一个大的网络，在这个网络中有两个小的网络，一个是生成网络，可以当做是制作假钞的人， 而另一个是鉴别网络，也就是鉴别假钞的人。...上图是生成对抗网络的结构示意图，鉴别器接受真实样本和生成器生成的虚假样本，然后判断出真假结果。生成器接受噪声，生成出虚假样本。...GAN的原理下式是GAN的目标函数公式：\min _{G} \max _{D} V(D, G)=\mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim p_{\text {data }}(\boldsymbol...而且在神经网络中的实践中，它也不存在。不过这方法在ML中太常见了，因此就忽略了。最优判别器在极小极大博弈中，首先固定生成器G，最大化价值函数，从而得出最优判别起D。...以上便是GAN的完整推导过程和论证。GAN训练的几个问题训练不稳定原始的GAN训练非常困难。主要体现在训练过程中可能并不收训练出得生成器根本不能产生有意义的内容等方面。
从名称也不难看出，在GAN中包括了两个部分，分别为”生成”和“对抗”，整两个部分也分别对应了两个网络，即生成网络（Generator） 和判别网络（Discriminator） ，为描述简单，以图像生成为例...： image.png 在GAN框架的训练过程中，希望生成网络 生成的图片尽量真实，能够欺骗过判别网络 ；而希望判别网络 能够把 生成的图片从真实图片中区分开。...最终，GAN希望能够使得训练好的生成网络 生成的图片能够以假乱真，即对于判别网络 来说，无法判断 生成的网络是不是真实的。 综上，训练好的生成网络 便可以用于生成“以假乱真”的图片。...GAN的框架结构 GAN的框架是由生成网络 和判别网络 这两种网络结构组成，通过两种网络的“对抗”过程完成两个网络的训练，GAN框架由下图所示： 由生成网络 生成一张“Fake image”...（GANs） [3] 通俗理解生成对抗网络GAN
训练 最大似然估计 VGD取代最大似然估计 D的训练 G的训练 算法 问题 G的更新优化不一定朝着最小的方向 通过抽样估计分布 G中的目标函数 利用D去评估分布差异 mode collapse 其他GAN...GAN属于生成模型，使用生成数据分布PGP_{G}去无限逼近数据的真实分布PdataP_{data}。衡量两个数据分布的差异有多种度量，例如KL散度等，但是前提是得知道PGP_{G}。...整体来看，generator和discriminator构成了一个网络结构，通过设置loss，保持某一个generator和discriminator参数不变，通过梯度下降更新另外一个的参数即可。...通常，GG是神经网络。...mode collapse mode collapse值的是GAN只学到了数据多个形态中的某一种。 ? ? 可能的原因是优化式使GAN趋向如此： ? 其他GAN ?
生成式对抗网络 GAN 是 2014 年由 Goodfellow 提出的一种新颖的生成式模型，随后得到了快速发展。...Goodfellow 本人提出的是无条件的 GAN；之后出现了能生成不同类别图像的有条件的 GAN；基于卷积神经网络的 DCGAN；可以加入潜在因素，生成不同风格的 InfoGan；彻底解决 GAN 训练不稳定问题的...Wasserstein GAN 等等。...下面的两个链接包含大量可以学习的有关 GAN 的知识： 机器之心GitHub项目：GAN完整理论推导与实现，Perfect！...资源 | 谷歌开源TFGAN：轻量级生成对抗网络工具库 为使开发者更轻松地使用 GAN 进行实验，谷歌最近开源了 TFGAN，一个实现轻松训练和评估 GAN 的轻量级库。
学习目标 目标 了解GAN的作用 说明GAN的训练过程 知道DCGAN的结构 应用 应用DCGAN模型实现手写数字的生成 5.1.1 GAN能做什么 GAN是非监督式学习的一种方法，在2014...GAN主要用途： 生成以假乱真的图片 生成视频、模型 5.1.2 什么GAN 5.1.2.1 定义 生成对抗网络(Generative Adversarial Network，简称GAN)，主要结构包括一个生成器...判断图片的真伪，二分类问题，使用交叉熵损失 对于真实样本：对数预测概率损失，提高预测的概率 对于生成样本：对数预测概率损失，降低预测概率 最终可以这样： 5.1.2.4 G、D结构 G、D结构是两个网络...2014年最开始的模型： G、D都是multilayer perceptron（MLP） 缺点：实践证明训练难度大，效果不行 2015：使用卷积神经网络+GAN（DCGAN（Deep Convolutional.../images/mnist_%d.png" % epoch) plt.close() 5.1.4 总结 掌握GAN模型的原理过程 掌握GAN手写数字的训练过程
与图像去模糊 由于图像获取过程中设备的晃动，对焦不准或者目标的移动速度过快，经常会造成图像模糊，去模糊也是一个很常见的基础图像问题。...DeblurGAN是第一个基于GAN的去模糊框架，它将去模糊当作一个图像翻译问题，避免了模糊核的估计，取得了很不错的运动去模糊效果。...上图展示的是一些结果，第一列是原图，中间一列是Deblur GAN的结果，第三列是真实清晰图像，可以看出对于运动模糊的场景，确实能取得很好的去模糊效果。...与图像增强 严格来说图像增强包含上述的降噪，去模糊问题，此处所说的更多是聚焦于对图像颜色的全局和局部调整，包括亮度，色调等，GAN可以学习到丰富的调整模式。...有三AI知识星球-网络结构1000变 GP-GAN ?
生成式对抗网络——Gan（二） 【今日知图】 选中文本(可视模式) v 可视模式 从光标位置开始按照正常模式选择文本 V 可视行模式 选中光标经过的完整行 ctrl+v 可视块模式 垂直方向选中文本 ggvG...下面一起来看优秀本科生对生成对抗网络的学习！ 1.回顾及进阶 在上一篇文章中我们提到了gan网络即对抗神经网络的基本思路和一些有趣的思想。...所以在这篇文章中我们理解一下Gan网络的一些模型的理解以至于数学问题。...而在一个GAN中，我们构建两个不同的神经网络。 第一个网络是传统的分类网络叫判别器。 我们会用判别器来判断图片是真实的(属于训练集)还是假的(不在训练集中)。...Ian goodfellow的2018PPT 对抗生成网络陈述 下一节我会列出一个简单的gan网络实现，并且用数学的方式好好剖析一下生成模型那个的数学原理（极大似然估计），通过那个来帮助大家理解gan网络的那个开山的公式
选自Sicara Blog 作者：Raphaël Meudec 机器之心编译 参与：陈韵竹、李泽南 2014 年，Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络（GAN），今天，GAN 已经成为深度学习最热门的方向之一...本文将重点介绍如何利用 Keras 将 GAN 应用于图像去模糊（image deblurring）任务当中。...这种损失函数确保了 GAN 模型面向一个去模糊任务。它比较了 VGG 第一批卷积的输出值。...图像去模糊结果 ? 从左到右：原始图像、模糊图像、GAN 输出。 上面的输出是我们 Keras Deblur GAN 的输出结果。即使是在模糊不清的情况下，网络也能够产生更令人信服的图像。...希望你在这篇「基于生成对抗网络进行图像去模糊」的文章中度过了一段愉快的阅读时光！ ? 左图：GOPRO 测试图片；右图：GAN 输出。
本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。...生成对抗网络（GAN）是深度学习的一种创新架构，由Ian Goodfellow等人于2014年首次提出。...---- 二、理论基础 2.1 生成对抗网络的工作原理 生成对抗网络（GAN）由两个核心部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），它们共同工作以达到特定的目标。...生成对抗网络的这些常见架构和变体展示了GAN在不同场景下的灵活性和强大能力。理解这些不同的架构可以帮助读者选择适当的模型来解决具体问题，也揭示了生成对抗网络研究的多样性和丰富性。...3.4 损失函数和优化器 损失函数和优化器是训练生成对抗网络（GAN）的关键组件，它们共同决定了GAN的训练速度和稳定性。 损失函数 损失函数量化了GAN的生成器和判别器之间的竞争程度。 1.
1 GAN简介 生成对抗网络（英语：Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。...生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间（latent space）中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。...判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。...变分自动编码器能够像自动编码器一样压缩数据并像GAN一样合成数据。 然而GAN可以更精细、细粒度的生成数据，VAE生成的图像往往更加模糊。.../images/mnist_%d.png" % epoch) plt.close() if __name__ == '__main__': gan = GAN() gan.train
GAN 由 Ian Goodfellow 在2014年提出。...GAN通过训练两个相互对抗的神经网络解决了非监督学习问题，其中一个是生成（Generator）网络，另一个叫判别（discriminator）网络。...GAN可以借助假币伪造者（生成网络）和 警察（判别网络）的例子来理解。最初，伪造者向警察展示随机生成的假钞票，警察识别出钞票是假的，伪造者根据收到的反馈制造了新的假钞票。...在GAN的场景中，最后得到了可以生成和真实图片非常相似的图片的生成网络，以及可以高度识别伪造品的判别网络。 GAN是伪造网络和专家网络的联合，每个网络都被训练来打败对方。...生成网络训练生成图片，欺骗判别网络，想让其相信图片是真实的。判别网络也会持续改进，基于得到的反馈反进行欺骗训练。
同时，由于Transformer中的简单前馈网络不能模拟对潜在清晰图像恢复很重要的多尺度信息，开发了一种有效的混合尺度前馈网络，以生成更好的图像去雨特征。...然而，在实践中模糊核的不确定性（模糊核误差）是不可避免的，因此建议采用半盲去模糊方法，通过引入模糊核（或诱导）误差的先验来处理它。但是，如何为模糊核（或诱导）误差设计合适的先验仍然具有挑战性。...通过有机地整合深度先验和手工制作的先验的各自优势，提出了一种无监督的半盲去模糊模型，它可将清晰的图像从模糊的图像和不准确的模糊核中恢复出来。为了处理这个模型，使用了一个高效的交替最小化算法。...经典GAN不得不读：StyleGAN 戳我，查看GAN的系列专辑~！ 一顿午饭外卖，成为CV视觉的前沿弄潮儿！ 最新最全100篇汇总！...生成扩散模型Diffusion Models ECCV2022 | 生成对抗网络GAN部分论文汇总 CVPR 2022 | 25+方向、最新50篇GAN论文 ICCV 2021 | 35个主题GAN
GAN网络系列之（一） --- Generative Adversarial Nets ---文末附代码 论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.2661， 1.简述 作者提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架...这里要注意G网络和D网络是分开训练的，也就是训练D网络的时候，尽管会有G(z)作为输入，但是梯度不用回传进G网络，这时候把G(z)看作一个固定的输入即可。
但如果退化的种类太多，退化函数本身可能会非常复杂，即使神经网络也未必能近似出来。 之前盲人脸恢复的研究通常依赖于面部几何特征或参考之前照片细节进行恢复。...主流的图像修复技术还是对抗生成网络GAN，但如何用好GAN是个学问。 GFP-GAN 进行真实世界盲人脸复原。面部先验知识隐含在像 StyleGAN 这样经过训练的面部 GAN 模型中。...DeblurGAN 使用端到端的 GAN 进行单幅图像运动去模糊。...这种方法可以提高模型的去模糊效率、灵活性和质量，是基于条件 GAN 与双尺度判别器（double-scale discriminator）。...作者声称这是第一次将特征金字塔网络作为 Deblur-GAN 生成器中的核心构建模块纳入到去模糊中。 mGANprior 的方法将训练好的 GANs 作为各种图像处理任务之前的有效工具。
GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，火的不行，本文旨在浅显理解传统GAN，分享学习心得。...现有GAN网络大多数代码实现使用python、torch等语言，这里，后面用matlab搭建一个简单的GAN网络，便于理解GAN原理。...好了根据这个图我们再来理解一下GAN的目标是要干什么： 判别网络的目的：就是能判别出来属于的一张图它是来自真实样本集还是假样本集。...然而GAN的机制可以学习到，也就是说GAN学习到了真实样本集的数据分布。 再拿原论文中的一张图来解释： 这张图表明的是GAN的生成网络如何一步步从均匀分布学习到正太分布的。...实验总结 运行上述简单的网络我发现几个问题： 网络存在着不收敛问题；网络不稳定；网络难训练；读过原论文其实作者也提到过这些问题，包括GAN刚出来的时候，很多人也在致力于解决这些问题，当你实验自己碰到的时候
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