English | PaddleGAN PaddleGAN为开发人员提供经典和SOTA生成对抗网络的高性能实现，并支持开发人员快速构建，培训和部署GAN，以用于学术，娱乐和工业用途。 GAN生成对抗网络被“卷积网络之父”扬·勒库恩（Yang Likun）誉为[过去十年计算机科学领域中最有趣的思想之一] 。这是AI研究人员最关注的深度学习领域之一。 最近的贡献者 快速开始 请参考，以确保正确安装了PaddlePaddle和PaddleGAN。 通过ppgan.app界面开始： from p

本文来自于csdn，文章介绍了一种基于CNN的图像复原方法，包括CNN网络结构，关于内容生成网络的训练和LossNN的定义等相关内容。图像修复问题就是还原图像中缺失的部分。基于图像中已有信息，去还原图像中的缺失部分。从直观上看，这个问题能否解决是看情况的，还原的关键在于剩余信息的使用，剩余信息中如果存在有缺失部分信息的patch，那么剩下的问题就是从剩余信息中判断缺失部分与哪一部分相似。而这，就是现在比较流行的PatchMatch的基本思想。CNN出现以来，有若干比较重要的进展：被证明有能力在C

本文来自csdn，本文用的例子是脸部图像，但DCGANs也可以被训练做其他类型的图像修复.设计师和摄影师用内容自动填补来补充图像中不想要的或缺失的部分。与之相似的技术还有图像完善和修复。实现内容自动填补，图像完善和修复的方法有很多。本文介绍的是RaymondYeh和ChenChen等人的论文「SemanticImageInpaintingwithPerceptualandContextualLosses」中的方法，此论文于2016年7月26日在arXiv上发表。这篇论文演示了如何通过一个DCGA

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本文来自csdn，本文用的例子是脸部图像，但DCGANs也可以被训练做其他类型的图像修复.设计师和摄影师用内容自动填补来补充图像中不想要的或缺失的部分。与之相似的技术还有图像完善和修复。实现内容自动填补，图像完善和修复的方法有很多。本文介绍的是 RaymondYeh和ChenChen等人的论文「SemanticImageInpainting withPerceptual