图像处理中的噪声生成器，matlab编写，对图像处理的学习有帮助

生成对抗网络（ AN）一经提出就风光无限，更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。望伪图像的分布尽可能地接近真图像。或者,简单来说,我们想要伪图像尽可能看起 来像真的一样。 值得一提的是,因为GANs是用极小化极大算法做优化的,所以训练过程可能会很不稳 定。不过你可以使用一些“小技巧”来获得更稳健的训练过程。 在下面这个视频中,你可以看到GANs所生成图片

JWildfire-用Java编写的图像和动画处理器 介绍 JWildfire是屡获殊荣的Amiga特效程序Wildfire \ 7PPC的精神继任者-但这一次是用Java实现的，具有更复杂的用户界面和更酷的效果：-) 主要特点 令人惊叹的3D效果（例如wave3D，水，twirl3d等） 3D效果叠加（例如wave3D干扰） 强大的分形火焰发生器 图像生成器（佩林噪声，云生成器，等离子体等） 二维中的许多“常见”图像处理效果（例如旋转，腐蚀，卷积等） 简单但功能强大的用户界面，只需单击几下鼠

冻结 用于*伪*图像翻译的冻结生成器 受学习培训录像的，我测试了一个简单的想法，即在传递学习设置中冻结生成器的早期层，并且效果很好。 重用预训练生成器的高层进行图像到图像的翻译不是一个新颖的想法 ， ，我想它也可以应用于噪声到图像的传递学习GAN。 这是一种伪转换方法，因为应先将输入图像投影到学习的潜在空间，然后再传播投影的矢量以生成目标图像。 因此，性能仅限于原始GAN的域内图像。 我使用了，以下是我得到的一些结果。 通过固定早期图层的潜在向量并处理馈入最后一层的向量，可以分别控制渲染样式。

辛干 这是在Python 3和Tensorflow 2上的实现。 SinGAN是一种无条件的生成模型，可以从单个自然图像中学习，然后能够生成具有新对象形状和结构的多样逼真的图像样本，同时保留原始图像分布，使其在各种图像处理任务中非常有用。 图像应用 SinGAN可用于以下操作任务，而无需任何网络更改或进一步调整。 实施细节 多尺度网络大致基于SinGAN论文，对生成器的输入（图像和噪声）进行零填充，而不是在每一层进行填充，从而增加拐角处的可变性，并用代替批归，因为instance-norm更适