AI 前线导读：”2016 年是属于 TensorFlow 的一年，凭借谷歌的大力推广，TensorFlow 占据了各大媒体的头条。2017 年年初，PyTorch 的横空出世吸引了研究人员极大的关注，PyTorch 简洁优雅的设计、统一易用的接口、追风逐电的速度和变化无方的灵…

上一篇文章--[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上）中，我们先介绍了对于图像修复的背景，需要利用什么信息来对缺失的区域进行修复，以及将图像当做概率分布采样的样本来看待，通过这个思路来开始进行图像的修复。 这篇文章将继续介绍原文的第二部分，利…

基于生成对抗网络（GAN）的动漫人物生成近年来兴起的动漫产业新技术。传统的GAN模型利用反向传播算法，通过生成器和判别器动态对抗，得到一个目标生成模型。由于训练过程不稳定，网络难以收敛，导致生成的图像缺乏多样性和准确性，甚至会产生模式崩溃。本文基于深度学习，参考相关实战项目py…

在上一篇文章《实战生成对抗网络[2]：生成手写数字》中，我们使用了简单的神经网络来生成手写数字，可以看出手写数字字形，但不够完美，生成的手写数字有些毛糙，边缘不够平滑。 生成对抗网络中，生成器和判别器是一对冤家。要提高生成器的水平，就要提高判别器的识别能力。在《一步步提高手写数…