# GAN网络生成人脸Pytorch代码 使用CelebA数据集 数据集链接在压缩包里，通过百度网盘下载

Android 深度学习gan网络，使照片变为动漫化风格，毕业设计源码，android studio编译。项目里有源码和apk，参考链接：https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/121197410

matlab代码abs GAN_Principle GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，本文旨在浅显理解传统GAN，分享学习心得。现有GAN网络大多数代码实现使用Python、torch等语言，这里，后面用matlab搭建一个简单的GAN网络，便于理解GAN原理。 GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：Generative Adversarial Net（, 可以细细品味。 分享一个目前各类GAN的一个论文整理集合 再分享一个目前各类GAN的一个代码整理集合

Easiest-SRGAN-demo 最简单的基于SRGAN网络的实现， 附带已训练好的模型及GIF生成代码， 更适合作为Demo展示。 Demo效果 上图就是训练了2000次后的模型的效果，只需要输入一张左边的低精度的图片， 就可以生成右边的高精度的图片。肉眼看上去效果还是非常不错的！ (由于GIF较大可能加载不出来) 这张GIF则展示了整个训练过程的变化， 左边的图是由神经网络生成的， 中间的是原始的高精度的图片， 右边的是输入到神经网络的低分辨率图片， ==神经网络在整个生成过程中是没有得到高精度图片信息的，这里给出高精度图片只是为了对比体现生成的效果==。可以看到在100次epoch迭代之后，性能已经非常不错了。 环境要求 训练模型 tensorflow or tensorflow-gpu > 1.10.0 keras = 2.2.4 生成自己的GIF图片 imageio pip

GAN的tensorflow简单实现，在MNIST和SVHN数据集的生成样本，适合GAN的入门，代码解释也非常详细，希望对大家有所帮助。

利用GAN网络生成动漫图像，python语言。

34种GAN网络，可以满足平时对GAN网络的学习和理解

# 代码作用: AC_GAN网络，手写数字图片生成 # 输入: mn_ist数据集 x_train, y_train # 输出: 100张生成图片，0-9 迭代200次左右，依稀可见数字轮廓；迭代1000次左右，人能直接辨认；迭代8000次左右，清晰明了

基于GAN网络的煤岩图像样本生成方法.pdf

一个简单的GAN网络实例，可直接运行，非常适合初学者入门！