lilianweng/unified-gan-tensorflow
A Tensorflow implementation of GAN, WGAN and WGAN with gradient penalty.
🧠 DCGAN thống nhất: GAN, WGAN và WGAN-GP trong một mã nguồn
Một repo TensorFlow cài đặt DCGAN với hỗ trợ ba biến thể GAN mà không cần thay đổi cấu trúc mô hình.
Dự án unified-gan-tensorflow là bản sửa đổi từ carpedm20/DCGAN-tensorflow, thêm hỗ trợ ba dạng mô hình GAN khác nhau thông qua tham số model_type: GAN (gốc), WGAN (sử dụng Wasserstein distance), và WGAN_GP (có gradient penalty). Mục tiêu là giúp người mới bắt đầu dễ dàng thử nghiệm nhiều biến thể GAN mà không cần viết lại toàn bộ mã.
✨ Điểm nổi bật
- Hỗ trợ 3 loại mô hình:
GAN,WGAN,WGAN_GPchọn quamodel_type. - UnifiedDCGAN: xây dựng và huấn luyện đồ thị khác nhau tù theo loại mô hình.
- Mã nguồn dễ đọc: cấu trúc lại các phương thức mô hình để dễ hiểu hơn.
- Chú thích chi tiết: thêm nhiều comment cho các hàm phức tạp như conv/deconv trong
ops.py. - Tích hợp dataset tự động: sử dụng
download.pyđể tải dữ liệu mẫu. - Câu lạc bộ paper liên quan: bao gồm link đến các论文 gốc của GAN, WGAN, WGAN-GP.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với hầu hết cách cài đặt WGAN/WGAN-GP chỉ hỗ trợ một dataset cụ thể (thường là MNIST), repo này giữ nguyên tính linh hoạt của DCGAN gốc — có thể áp dụng trên nhiều dataset khác nhau. Điều này giúp người dùng dễ dàng so sánh hiệu suất giữa các biến thể mà không cần viết lại pipeline. Thích hợp cho người mới học và nghiên cứu GAN.
#TensorFlow #GAN #WGAN #WGAN-GP #DCGAN #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Programming assignments and quizzes from all courses within the GANs specialization offered by deeplearning.ai
GAN and VAE implementations to generate artificial EEG data to improve motor imagery classification. Data based on BCI Competition IV, datasets 2a. Final project for UCLA's EE C247: Neural Networks and Deep Learning course.
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠
Clone a voice in 5 seconds to generate arbitrary speech in real-time