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基于条件对抗网络的图像到图像转换

一个使用 TensorFlow 实现的“深度卷积生成对抗网络”

基于生成对抗网络的交互式图像生成

Lasagne、Keras和PyTorch框架下对WGAN、改进后的WGAN-GP（WGAN with Gradient Penalty）、InfoGAN和DCGAN的实现

《GAN实战：生成对抗网络深度学习》配套资源库

基于Keras框架实现的深度卷积生成对抗网络

利用生成对抗网络进行图像修复的无监督特征学习（CVPR 2016）

面向软件工程师和数据科学家的TF.Keras机器学习框架学习资源：书籍、演示文稿、工作坊、笔记本实验和模型库

超赞的TensorFlow生成对抗网络

一个基于PyTorch的GAN库，[CVPR 2020研讨会]，可以复现流行GAN的科研成果。

基于PyTorch框架实现的生成对抗网络（GAN）和深度卷积生成对抗网络（DCGAN），用于MNIST和CelebA数据集的图像生成。

（理论）生成对抗网络的实现及无偏比较

生成对抗网络（GAN）的重新实现

近期生成对抗网络（GAN）变体的Chainer实现

用神经网络生成猫的图片

来自课程“深度学习在创意应用中的实践（TensorFlow）”的Python代码包

生成模型教程及演示：贝叶斯分类器采样、变分自编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN)、流行的 GAN 架构、自回归模型、重要的生成模型论文、课程等。

AnoGAN（异常GAN）的非官方TensorFlow实现

使用TensorFlow实现不同变体的生成对抗网络（GAN），并在Google Colab上训练这些GAN模型，包括DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、SNGAN、RSGAN、RaSGAN、BEGAN、ACGAN、PGGAN、pix2pix和BigGAN。

一个能生成猫图片的深度卷积生成对抗网络（DCGAN）？