【GANをカスタマイズ】数枚～数十枚のスケッチから特定構図が生成できる派生モデルを作る - Qiita
2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar11日目の記事です。今回紹介するのはGANのカスタマイズです。 GANというと乱数から画像を生成するモデルを1から訓練するものが想像されますが、今回はGもDもファインチューニングです。この論文では、スケッチ画像と写真という対応で訓練させていますが、特徴抽出のネットワークがあれば普遍的に応用できる研究です。カスタマイズされた派生モデル間の補間などかなり興味深いことも出てきます。見ていきましょう。 著者はカーネギーメロン大学とMITコンピュータ科学・人工知能研究所の方です。ICCV2021に採択されています。 タイトル：Sketch Your Own GAN URL：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Wang_Sketch_Your_Own_GAN_
GANについて概念から実装まで ～DCGANによるキルミーベイベー生成～ - Qiita
@triwave33さんの良記事に触発され、GANに対しての関心が高まり、自分でもなにかアウトプットできないかなと思ったので、今回はキルミーベイベーの画像生成を行いました。 この記事では、GANについて基礎から解説し、最後にはDCGANを使ってキルミーベイベーの画像を生成することを目標としています。 以前、以下のような記事 Kerasでキルミーアイコン686枚によるキルミー的アニメ絵分類 を使ってKerasの勉強をし、面白いなと思ったので、 今回はDCGANを使って分類ではなく生成を行おうと思います。 また、潜在変数（ノイズ）に関して詰まったので、そこに関して掘り下げます。 ついでに、転置畳み込みに関しても少し触れています。 GAN関連の良記事としては 今さら聞けないGAN（1） 基本構造の理解 今さら聞けないGAN （2） DCGANによる画像生成 はじめてのGAN があります。 実装は
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