生成对抗网络

Leventure_轩先生

从 HiFi-GAN 到 NSF-HiFi-GAN：声码器学习笔记本文基于 RVC（Retrieval-based Voice Conversion）项目的实际代码，从零开始梳理 HiFi-GAN 声码器的原理，再过渡到 RVC 中真正使用的 NSF-HiFi-GAN 变体。代码位置：infer/lib/infer_pack/models.py 和 infer/lib/infer_pack/modules.py

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GAN（生成对抗网络）：让AI学会“造假”的艺术大家好，之前我们聊了“生成对抗样本”，有读者问：“生成对抗网络（GAN）里的‘对抗’和那个是一回事吗？”

第G6周：CycleGAN实战CycleGAN (Cycle-Consistent Adversarial Networks) 是一种用于无配对图像到图像转换 (Unpaired Image-to-Image Translation) 的深度学习模型。

通俗理解消息传递机制今天，我们来聊聊“消息传递机制”。这个概念在计算机科学中非常常见，从操作系统底层到分布式系统，都离不开它。如果你是个初学者，别担心，我会用最接地气的语言来解释；如果你是老鸟，也欢迎补充你的经验。文章会结合代码、图表和实际案例，力求原创深度。让我们开始吧！

**标题：发散创新｜用Python构建GAN图像生成器：从理论到实战全流程解析**---在深度学习飞速发展的今天，**生成对抗标题：发散创新｜用Python构建GAN图像生成器：从理论到实战全流程解析在深度学习飞速发展的今天，生成对抗网络（GAN）已成为图像生成、风格迁移和数据增强等任务的核心技术之一。本文将带你深入理解 GAN 的基本原理，并基于 Python 和 PyTorch 实现一个完整的图像生成模型 —— DCGAN（深度卷积生成对抗网络），全程手写代码、无框架封装，适合进阶开发者直接复用。

CANN优化GAN生成对抗网络推理：判别器加速与生成质量平衡生成对抗网络（GAN）通过生成器和判别器的对抗训练，能够生成高质量的图像，在图像生成、风格迁移、数据增强等领域有着广泛的应用。GAN推理主要包括生成器的前向传播和判别器的评估，这两个过程都涉及大量的卷积计算和特征提取，计算复杂度较高。CANN针对GAN推理推出了全面的优化方案，通过判别器加速优化、生成器计算优化和生成质量平衡，显著提升了GAN推理的性能和质量。

机器学习：标准化流模型（NF）前几天我在研究生成式模型的时候，发现了一个有意思的现象：大家都在聊GAN、VAE、扩散模型，但标准化流（Normalizing Flows，NF）这个领域其实已经发展得相当成熟了。

通俗理解GAN的训练过程生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是深度学习领域的一个革命性发明，由Ian Goodfellow在2014年提出。它像一个“猫鼠游戏”，通过两个神经网络的对抗来生成逼真的数据。想象一下，一个伪造者试图制造假币，而一个警察试图辨别真假。随着时间的推移，伪造者越来越巧妙，警察也越来越敏锐，最终伪造的假币几乎以假乱真。这就是GAN的精髓。

通俗理解条件生成对抗网络（cGAN）在人工智能领域，生成对抗网络（GAN）自2014年由Ian Goodfellow提出以来，就如同一场革命，彻底改变了我们对数据生成的认知。想象一下，一个AI模型能从随机噪声中“凭空”创造出逼真的图像、声音甚至文本，这听起来像科幻小说，但GAN让它成为了现实。然而，传统的GAN有一个明显的局限：它生成的输出是随机的，无法控制具体内容。比如，你想生成一张“猫”的图片，但GAN可能给你一张“狗”或“树”，这在实际应用中显然不够精准。

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生成对抗网络GAN的简要理解生成对抗网络（GAN）是一种通过两个神经网络（生成器与判别器）对抗博弈来学习数据分布的无监督深度学习模型。它自2014年提出以来，在图像生成、风格迁移、数据增强等领域产生了革命性影响。

人工智能之核心技术深度学习第六章生成对抗网络（GAN）第六章生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出，被誉为“深度学习中最酷的想法之一”。它通过让两个神经网络相互博弈的方式，学会生成高度逼真的数据（如人脸、风景、艺术画等），开启了生成式 AI 的新纪元。

基于GAN的文生图算法详解ControlGAN（Controllable Text-to-Image Generation）视频讲解1：Bilibili视频讲解视频讲解2：https://www.douyin.com/video/7600973855217208610?count=10&cursor=0&enter_method=post&modeFrom=userPost&previous_page=personal_homepage&secUid=MS4wLjABAAAA0NVS_BfnZjuBUqHzrh-1oSxoNxExvuesrznu1Wu4-fc

陈天伟教授

人工智能应用-机器视觉：AI 鉴伪 06.人脸控制技术展示了人脸控制的基本流程：首先，从“目标”图片或视频中提取出表情和动作特征，然后将这些特征应用到“源”图片中，从而生成具有相同表情和动作的图片或视频。

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人脸比对技术助力破案通过人脸识别和大数据技术，在大数据平台上建立人脸库（失踪人脸库、重点人口库、追逃人员库、在逃人员库、暂住人口库等）进行实时的人脸搜索比对，支持照片比照片、视频流比照片，对案件相关人员进行快速的身份确认，为破案争取宝贵时间。人脸库管理，支持新建、管理、维护人脸库信息。支持人脸照和人像照关联存储；支持人脸比对，性别、年龄属性分析，同时提取行人上下衣的颜色、款式；支持历史图片的人员搜索和人脸搜索等。 #视频分析#视频AI分析识别#人脸识别#视频图像处理#视频图像识别#视频监控#安防监控

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人工智能应用-机器视觉：AI 鉴伪 08.虚假图片鉴别通过检测眼部对称性来判断虚假人脸。图片来源：Hu et al., 2021研究人员抓住了这些细节上的缺陷，开发了多种识别虚假图片的方法。例如，美国Buffalo 大学的研究人员推出了一种基于双眼特性的检测工具，该工具能够以高达 94% 的准确率识别出由 GAN 生成的虚假人脸图片。

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人工智能应用-机器视觉：AI 鉴伪 07.虚假图片鉴别不论是从无到有的人脸合成，还是利用 Deepfake 进行换脸，这些合成的图片和视频已经逼真到肉眼难以分辨的地步。然而，这并不意味着这些伪造图片毫无破绽。事实上，尽管 AI 生成的图片在整体上看起来非常逼真，但在细节上仍然存在明显的缺陷。

陈天伟教授

人工智能应用-机器视觉：AI 鉴伪 03.换脸伪造技术除了生成完全虚构的人脸，深度生成网络还可以对已有的人脸进行修改，从而实现换脸效果。在本节中，我们将探讨换脸背后的技术原理。

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）是 2015 年由 Alec Radford 等人提出的基于卷积神经网络的生成对抗网络变体，核心创新是用卷积层替代了传统 GAN 中的全连接层，并设计了一套标准化的网络架构和训练准则，大幅提升了 GAN 在图像生成任务中的稳定性和生成质量，成为图像生成领域的基础模型。

微算法科技（NASDAQ ：MLGO）量子生成对抗网络（QGAN）技术，为网络安全防御提供了全新的技术路径随着网络攻击手段的不断升级和数据规模的爆炸式增长，传统的网络安全防御御方法逐渐显现出局限性。经典算法在处理高维复杂数据和应对新型未知攻击时，效率和准确性难以满足需求。微算法科技（NASDAQ： MLGO）将量子计算与生成对抗网络相结合，研发出量子生成对抗网络（QGAN），为网络安全防御提供了全新的技术路径。