GAN網路之入門教程（五）之基於條件cGAN動漫頭像生成

阿新 • • 發佈：2020-10-10

Prepare

在上篇部落格（AN網路之入門教程（四）之基於DCGAN動漫頭像生成）中，介紹了基於DCGAN的動漫頭像生成，時隔幾月，序屬三秋，在這篇部落格中，將介紹如何使用條件GAN網路（conditional GAN）生成符合需求的圖片。

做成的效果圖如下所示，“一鍵起飛”。

專案地址：Github

在閱讀這篇部落格之前，首先得先對GAN和DCGAN有一部分的瞭解，如果對GAN不是很瞭解的話，建議先去了解GAN網路，或者也可以參考一下我之前的部落格系列。

相比較於普通的GAN網路，cgan在網路結構上發生了一些改變，與GAN網路相比，在Input layer添加了一個\(Y\)的標籤，其代表圖片的屬性標籤——在Minst資料集中，標籤即代表著手寫數字為幾（如7，3），而在動漫頭像資料集中，標籤可以表示為頭髮的顏色，或者眼睛的顏色（當然為其他的屬性特徵也是

GAN網路之入門教程（五）之基於條件cGAN動漫頭像生成

目錄Prepare 在上篇部落格（AN網路之入門教程（四）之基於DCGAN動漫頭像生成）中，介紹了基於DCGAN的動漫頭像生成，時隔幾月，序屬三秋，在這篇部落格中，將介紹如何使用條件GAN網路（conditional GAN）生成符合需求

GAN網路從入門教程（一）之GAN網路介紹

GAN網路從入門教程（一）之GAN網路介紹稍微的開一個新坑，同樣也是入門教程（因此教程的內容不會是從入門到精通，而是從入門到入土）。主要是為了完成資料探勘的課程設計，然後就把挖掘榔頭挖到了GAN網路這裡來了。

GAN網路從入門教程（二）之GAN原理

在一篇部落格GAN網路從入門教程（一）之GAN網路介紹中，簡單的對GAN網路進行了一些介紹，介紹了其是什麼，然後大概的流程是什麼。

GAN網路從入門教程（三）之DCGAN原理

目錄 DCGAN簡介 DCGAN的特點幾個重要概念下采樣（subsampled）上取樣（upsampling）反摺積(Deconvolution)

Prometheus入門教程（五）：Prometheus 的關鍵概念

文章首發於【陳樹義】公眾號，點選跳轉到原文：https://mp.weixin.qq.com/s/_eLAnJC6yKjeS4dvpBMdJw

從零開始的react入門教程（五），瞭解react中的表單，何為受控元件與非受控元件

壹 ❀ 引我們在從零開始的react入門教程（四），瞭解常用的條件渲染、列表渲染與獨一無二的key一文中介紹了react中常用的條件渲染操作，比如三元運算子，邏輯運算子等，結合react元件或者react元素，我們能做到很多

【Spring Framework】Spring入門教程（五）

Spring的AOP 動態代理模式的缺陷是：實現類必須要實現介面 -JDK動態代理無法通過規則制定攔截無需功能增強的方法。

Java開發入門之第一階段（五）

技術標籤：Java學習之路java 邏輯運算子上一篇部落格我們講到比較運算子其中數學中1<x<3這個表示式在Java程式中是

python人臉識別專案之學習筆記（五）：卷積神經網路

1. 卷積神經網路卷積神經網路（Convolutional Neural Network）簡稱CNN，CNN是所有深度學習課程、書籍必教的模型，CNN在影像識別方面的為例特別強大，許多影像識別的模型也都是以CNN的架構為基礎去做延伸。

iOS彙編教程（五）Objc Block 的記憶體佈局和彙編表示

系列文章 iOS彙編入門教程（一）ARM64彙編基礎 iOS彙編入門教程（二）在Xcode工程中嵌入彙編程式碼

寫給Java程式設計師的TypeScript入門教程（二）

本文內容承接本系列的上一篇《寫給Java程式設計師的TypeScript入門教程（一）》。上一篇介紹了本系列教程的背景，並進行了開發環境的搭建。本系列的教學思路是通過專案實戰來學習TypeScript，選取了一個簡單的雲服務

Zookeeper基礎教程（五）：C#實現Zookeeper分散式鎖

　　分散式鎖　　　網際網路初期，我們系統一般都是單點部署，也就是在一臺伺服器完成系統的部署，後期隨著使用者量的增加，伺服器的壓力也越來越大，響應速度越來越慢，甚至出現伺服器崩潰的情況。

redis入門指南（五）—— 複製與哨兵

寫在前面　　學習《redis入門指南》筆記，結合實踐，只記錄重要，明確，屬於新知的相關內容。

[轉]mui初級入門教程（二）— html5+ webview 實現底部欄切換用法詳解

原文：https://ask.dcloud.net.cn/article/650 ==========-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------