AdversarialNetsPapers

综合资源集合揭示生成对抗网络的应用与理论进展

AdversarialNetsPapers 作为一个致力于生成对抗网络（GANs）的论文与资源集，包括影像转换、面部属性操作等应用范畴以及理论研究和机器学习实践。项目自2014年以来，积累包含大量关键论文与对应代码，为研究者与开发者构建了一个深度学习、图像处理及生成模型的知识库。

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论文

介绍相关项目

awesome-generative-ai - 生成式人工智能资源集合，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具

Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章

Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁，内容全面，是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。

best_AI_papers_2022 - 2022年AI领域的关键研究与技术进展

AIGithub图像生成开源项目文本到图像模型深度学习

2022年人工智能领域的科研进展和技术发展。这个集合包含了通过严格策划得到的多篇AI论文，由专家louisfb01整理，每篇论文均提供视频概述、详细文章链接和实现代码，覆盖伦理、偏见和治理等多个关键议题。

EigenGAN-Tensorflow - 层级特征分解的生成对抗网络框架

EigenGANGithub人脸生成图像属性编辑开源项目无监督学习生成对抗网络

EigenGAN-Tensorflow是一个基于TensorFlow实现的生成对抗网络框架,采用层级特征分解方法。该项目提供CelebA和Anime数据集的训练测试代码,可生成和操控高质量人脸与动漫图像。通过特征分解实现图像属性的无监督学习和精确控制,支持多GPU训练,并提供预训练模型。此开源项目为GAN研究和开发提供了实用工具。

ArtGAN - 深度学习驱动的艺术品生成与分类开源项目

ArtGANGithub图像分类开源项目数据集深度学习艺术生成

ArtGAN是一个融合深度学习与艺术的开源项目，专注于艺术作品的生成和分类。项目包含WikiArt数据集、改进的ArtGAN模型用于条件合成图像和艺术品，以及深度卷积网络用于绘画分类。通过生成高质量肖像画，ArtGAN展示了AI在艺术领域的应用潜力。该项目不仅为学术研究提供了重要资源，还为艺术创作和鉴赏开拓了新视角。项目由三个主要部分组成：精炼的WikiArt数据集、用于条件合成图像的改进ArtGAN模型，以及用于绘画分类的深度卷积网络。这些组件共同构成了一个全面的艺术智能研究平台，为探索AI与艺术的交叉领域提供了有力支持。

Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类

Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目

该项目附有一篇综述论文，全面分析了多模态图像合成与编辑（MISE）和视觉AIGC的发展情况，并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究，科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络（GAN）等不同技术及其应用，帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。

PSGAN - 姿势和表情鲁棒的空间感知妆容迁移技术

GithubPSGAN人脸识别妆容迁移开源项目深度学习计算机视觉

PSGAN是一种新型的妆容迁移技术，能够在不同姿势和表情下实现精确的妆容转移。该技术利用空间感知GAN架构，支持高度定制化的妆容效果，并能保留细节。PSGAN不仅适用于静态图像，还可应用于视频中的实时妆容迁移，为计算机视觉和美妆行业带来新的研究方向。项目还增加了使用拉普拉斯变换的高分辨率人脸支持功能，进一步提升了技术的应用范围和效果。PSGAN的开源代码支持GPU推理和训练，为研究者和开发者提供了便利的实验环境。

awesome-domain-adaptation - 领域自适应技术研究综合资源库

Github对抗学习开源项目无监督学习深度学习迁移学习领域适应

awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库

Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI

TAADpapers - 对抗文本攻击与防御的重要论文汇总

GithubTAAD工具包开源项目文本对抗性攻击调查论文防御措施

本页面收录了146篇关于文本对抗攻击和防御的重要论文，涵盖工具包、综述、攻击、防御、认证鲁棒性、基准和评估等。一站式查看各种细粒度的攻击研究，包括句子级、单词级和字符级，并获取文献的代码库和数据集，是了解该领域最新进展与应用的理想资源。

GAN-MNIST - TensorFlow实现的GAN模型生成MNIST手写数字图像

GANGithubMNISTTensorFlow图像生成开源项目深度学习

此项目展示了使用TensorFlow实现生成对抗网络(GAN)处理MNIST手写数字数据集。项目包含模型定义、训练脚本和图像处理工具，支持MNIST和CelebA人脸数据集。通过生成样本的可视化结果，展示了GAN生成逼真手写数字图像的能力。项目代码复现了Theano版本的实现，为开发者提供了学习和实践GAN技术的参考资源。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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