【亲测免费】 GAN生成对抗网络实战(PyTorch版) 资源下载

资源简介

本仓库提供《GAN生成对抗网络实战(PyTorch版)》课程的全部资源下载，包括代码、课件和数据集。该课程是2022年最新升级版，详细讲解了GAN的基本原理和常见的各种GAN模型，结合论文深入剖析原理，并详细演示代码编写过程。

课程大纲

1. 章节1 GAN课程简介
   介绍课程内容和学习目标。

2. 章节2 GAN的基本原理和公式详解
   深入讲解GAN的基本原理和数学公式。

3. 章节3 基础GAN
   介绍基础GAN模型的实现和应用。

4. 章节4 DCGAN
   讲解深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的原理和实现。

5. 章节5 动漫人物头像生成实例
   通过实例演示如何使用GAN生成动漫人物头像。

6. 章节6 CGAN （Conditional GAN）
   介绍条件生成对抗网络（CGAN）的原理和应用。

7. 章节7 Pix2pixGAN
   讲解图像到图像转换的生成对抗网络（Pix2pixGAN）。

8. 章节8 SGAN（Semi-Supervised GAN）
   介绍半监督生成对抗网络（SGAN）的原理和实现。

9. 章节9 CycleGAN
   讲解循环一致生成对抗网络（CycleGAN）的原理和应用。

10. 章节10 WGAN(Wasserstein GAN)
    介绍Wasserstein生成对抗网络（WGAN）的原理和实现。

11. 章节11 GAN的评价方法
    讲解如何评价GAN模型的生成效果。

资源内容

• 代码：包含课程中所有演示的代码，可以直接运行和修改。
• 课件：提供课程的PPT课件，方便复习和查阅。
• 数据集：包含课程中使用的所有数据集，可以直接用于实验和学习。

使用说明

1. 下载本仓库中的所有资源。
2. 根据课程大纲逐步学习，结合代码和课件进行实践。
3. 如有任何问题，欢迎在仓库中提出Issue。

注意事项

• 请确保已安装Python和PyTorch环境，以便顺利运行代码。
• 数据集较大，下载时请耐心等待。

希望本课程能够帮助你深入理解GAN生成对抗网络，并在实际项目中应用这些知识！