暗黙的な誤りが存在していた？！
3つの要点 ✔️ FIDの算出に大きな誤りが存在した。 ✔️ 画像形式によってもFIDは影響を受けることが判明 ✔️ PILのbicubic補間を使用することが推奨された On Buggy Resizing Libraries and Surprising Subtleties in FID Calculation written by Gaurav Parmar, Richard Zhang, Jun-Yan Zhu (Submitted on 22 Apr 2021) Comments: Published on arxiv. Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Graphics (cs.GR); Machine Learning (cs.LG) code： 追記 今回の内容はライブラリのV1での実装であ
メルアイコン変換器を作った話 - Qiita
はじめに 「メルアイコン」と呼ばれる、Melvilleさんの描くアイコンはその独特な作風から大勢から人気を集めています。 上はMelvilleさんのアイコンです。 この方へアイコンの作成を依頼し、それをtwitterアイコンとしている人がとても多いことで知られています。 代表的なメルアイコンの例 （左から順にゆかたゆさん、みなぎさん、しゅんしゅんさんのものです (2020/12/1現在)） 自分もこんな感じのメルアイコンが欲しい！！ということで機械学習でメルアイコン生成器を実装しました！！.......というのが前回の大まかなあらすじです。 今回は別の手法を使って、キャラの画像をメルアイコンに変換するモデルを実装しました。例えばこんな感じで変換できます。 実装したコードはこちら 本記事ではこれに用いた手法を紹介していきます。 GANとは 画像の変換にあたってはUGATITという手法を使って
言語処理における GAN の展開
Private content!This content has been marked as private by the uploader.
ジョージア工科大学とGoogle Brain、GANの学習プロセスをリアルタイムに可視化するWebブラウザベースの対話型視覚化ツール「GAN Lab」を発表
ジョージア工科大学とGoogle Brain、GANの学習プロセスをリアルタイムに可視化するWebブラウザベースの対話型視覚化ツール「GAN Lab」を発表 2018-10-05 ジョージア工科大学とGoogle Brainの研究者らは、敵対的生成ネットワーク「Generative Adversarial Networks（GAN）」の学習プロセスを可視化するインタラクティブ視覚化ツール「GAN Lab」を発表しました。 論文：GAN Lab: Understanding Complex Deep Generative Models using Interactive Visual Experimentation 著者：Minsuk Kahng, Nikhil Thorat, Duen Horng (Polo) Chau, Fernanda B. Viegas, Martin Watte
BigGAN: A New State of the Art in Image Synthesis
“Best GAN samples ever yet? Very impressive ICLR submission! BigGAN improves Inception Scores by >100.” The above Tweet is from renowned Google DeepMind research scientist Oriol Vinyals. It was retweeted last week by Google Brain researcher and “Father of Generative Adversarial Networks” Ian Goodfellow, and picked up momentum and praise from AI researchers on social media. All the attention surrou
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GANを使って簡単に架空アイドル画像を自動生成（Progressive Growing of GANs） - まひろ量子のハックログ
DCGAN (Deep Convolutional GAN)：畳み込みニューラルネットワークによる敵対的生成
