【原】【一對(duì)一小組】2024年有三AI-CV中階-GAN組發(fā)布，如何循序漸進(jìn)地學(xué)習(xí)好生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)原理與應(yīng)用

有三AI 2024-01-05 發(fā)布于北京

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2024年有三AI-CV中階-GAN組正式發(fā)布！有三AI已經(jīng)推出了CV初-中-高級(jí)培養(yǎng)計(jì)劃（原名有三AI-CV季劃），這是我們的終身計(jì)算機(jī)視覺學(xué)習(xí)小組。

該培養(yǎng)計(jì)劃具有以下特點(diǎn)：

【系統(tǒng)性】配套有非常完備的理論與實(shí)踐

【永久性】不限制學(xué)習(xí)期限，一直有效

【成長性】內(nèi)容保持更新，不額外收費(fèi)

【專業(yè)性】原創(chuàng)書+視頻講解+真實(shí)項(xiàng)目鍛煉

【豐富性】數(shù)千頁P(yáng)PT，文檔，項(xiàng)目等

【權(quán)威性】工業(yè)界資深背景輔導(dǎo)老師，弱運(yùn)營屬性

什么是有三AI-CV中階-GAN組

GAN自從被提出來后，技術(shù)發(fā)展就非常迅猛，已經(jīng)被落地于眾多的方向，其應(yīng)用涉及圖像與視頻生成，數(shù)據(jù)仿真與增強(qiáng)，各種各樣的圖像風(fēng)格化任務(wù)，人臉與人體圖像編輯，圖像質(zhì)量提升。

本組聚焦于讓大家能夠跟隨我們社區(qū)長期學(xué)習(xí)GAN相關(guān)的算法。下圖是2024年CV中階-GAN組包括的內(nèi)容預(yù)覽圖，可以自行放大仔細(xì)閱讀。

學(xué)習(xí)內(nèi)容覆蓋以下幾個(gè)方向：

(1) 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括生成模型原理、GAN的優(yōu)化目標(biāo)與評(píng)估指標(biāo)等。

(2) 圖像與視頻生成GAN，包括全卷積GAN、多尺度GAN、條件GAN、StyleGAN、視頻生成GAN等。

(3) 圖像翻譯GAN，包括有監(jiān)督翻譯GAN、無監(jiān)督翻譯GAN等。

(4) 圖像增強(qiáng)GAN，包括圖像降噪GAN、圖像去模糊GAN、超分辨GAN、圖像修復(fù)GAN等。

(5) 人臉屬性編輯GAN，包括通用人臉屬性編輯GAN、人臉表情編輯GAN、人臉年齡編輯GAN等。

學(xué)習(xí)資源包括以下部分：

(1) 1本配套的圖書教材，《生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN：原理與實(shí)踐》。

(2) 配套的視頻教程，唯一的學(xué)習(xí)平臺(tái)，課程不定期更新。

(3) 1個(gè)知識(shí)星球學(xué)習(xí)社區(qū)，存儲(chǔ)部分圖文資料與數(shù)據(jù)。

(4) 有三AI項(xiàng)目研發(fā)組進(jìn)入權(quán)限，有機(jī)會(huì)負(fù)責(zé)真實(shí)產(chǎn)業(yè)案例研發(fā)。

生成模型基礎(chǔ)

這一部分主要是學(xué)習(xí)對(duì)GAN的基礎(chǔ)理論的理解，包括生成模型基礎(chǔ)，自編碼器與變分自編碼器，GAN的原理，GAN的優(yōu)化，GAN的評(píng)估。我們配置了1門時(shí)長超過3小時(shí)的《深度生成模型GAN：理論基礎(chǔ)篇》課程。

詳細(xì)了解課程，請(qǐng)閱讀：【視頻課】永久免費(fèi)課程！如何掌握好深度生成模型與GAN的基礎(chǔ)理論知識(shí)

圖像與視頻生成GAN

高質(zhì)量圖像生成和視頻生成是GAN最為人熟知的應(yīng)用方向，當(dāng)前已經(jīng)可以生成1024分辨率以上的高清逼真圖像。本部分內(nèi)容會(huì)講解如何掌握?qǐng)D像生成技術(shù)的基本原理，視頻生成技術(shù)的基本原理，如何提高生成圖像和視頻的質(zhì)量，如何使用GAN提高已有數(shù)據(jù)的質(zhì)量！我們配置了圖像與視頻生成GAN課程，當(dāng)前包含的內(nèi)容超過6個(gè)小時(shí)，PPT數(shù)量超過200頁。

理論部分內(nèi)容：詳細(xì)解讀了基本的全卷積GAN，各類條件生成GAN，強(qiáng)大的StyleGAN系列，數(shù)據(jù)增強(qiáng)與仿真GAN，視頻生成GAN。

實(shí)踐部分內(nèi)容：包含了2個(gè)Pytorch實(shí)戰(zhàn)案例，分別為DCGAN人臉嘴唇表情生成任務(wù)，StyleGAN人臉圖像生成任務(wù)，后續(xù)還會(huì)增加3D與視頻部分的實(shí)踐內(nèi)容。

詳細(xì)了解課程，請(qǐng)閱讀：【視頻課】CV必學(xué)，超6小時(shí)，2大模塊，循序漸進(jìn)地搞懂GAN圖像生成！

圖像翻譯與風(fēng)格化

圖像翻譯與風(fēng)格化包含的方向非常多，因?yàn)閺膱D像到圖像的任務(wù)都可以稱之為圖像翻譯任務(wù)，如經(jīng)典的圖像分割/邊緣檢測(cè)，圖像超分辨率/圖像風(fēng)格化。我們配置了圖像翻譯與風(fēng)格化課程，當(dāng)前包含的內(nèi)容超過6個(gè)小時(shí)，PPT數(shù)量超過150頁。

理論部分內(nèi)容：涵蓋了深度學(xué)習(xí)之圖像翻譯的核心方向，如有監(jiān)督圖像翻譯模型，無監(jiān)督圖像翻譯模型，多域圖像翻譯模型。

實(shí)踐部分內(nèi)容：包含了3個(gè)實(shí)踐案例，分別為基于Pix2Pix的黑白圖像上色實(shí)戰(zhàn)，基于StarGAN的人臉表情編輯實(shí)戰(zhàn)，基于BeautyGAN的人臉美妝實(shí)戰(zhàn)。

詳細(xì)了解課程，請(qǐng)閱讀：【視頻課】CV必學(xué)，超7小時(shí)，3大模塊，3大案例，掌握?qǐng)D像翻譯與風(fēng)格化GAN核心技術(shù)！

圖像增強(qiáng)

隨著GAN相關(guān)技術(shù)的發(fā)展逐漸成熟，它在圖像質(zhì)量提升等底層任務(wù)中得到了廣泛的應(yīng)用，極大地促進(jìn)了圖像降噪、圖像色調(diào)映射、圖像去模糊、圖像超分辨、圖像修復(fù)等領(lǐng)域的算法進(jìn)步。我們配置了圖像增強(qiáng)GAN課程，當(dāng)前包含的內(nèi)容超過8個(gè)小時(shí)，PPT數(shù)量超過200頁。

理論部分內(nèi)容：涵蓋了圖像增強(qiáng)GAN的核心方向，包括圖像降噪、圖像去模糊、圖像超分辨、圖像色調(diào)映射、圖像修復(fù)。

實(shí)踐部分內(nèi)容：包含了3個(gè)實(shí)踐案例，分別為基于SRGAN的圖像超分辨實(shí)戰(zhàn)，基于EnlightenGAN的圖像增強(qiáng)實(shí)戰(zhàn)，基于DANet的圖像降噪實(shí)戰(zhàn)。

詳細(xì)了解課程，請(qǐng)閱讀：【視頻課】超8小時(shí)，5大模塊，掌握基于GAN的圖像增強(qiáng)應(yīng)用（降噪色調(diào)映射去模糊超分辨修復(fù)）

人臉屬性編輯

隨著人臉圖像算法應(yīng)用和GAN等生成式模型的發(fā)展逐漸成熟，如今基于深度學(xué)習(xí)模型的人臉屬性編輯是當(dāng)下人臉?biāo)惴ㄅc應(yīng)用的熱點(diǎn)，近些年在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中有許多落地，比如人臉變老變小孩，人臉風(fēng)格化特效，人臉美妝等。我們配置了深度學(xué)習(xí)之人臉屬性編輯：理論與實(shí)踐課程，當(dāng)前包含的內(nèi)容超過10個(gè)小時(shí)，包含3個(gè)典型案例。

理論部分內(nèi)容：涵蓋了人臉屬性編輯的核心方向，包括基于StyleGAN模型的通用人臉屬性編輯，基于圖像翻譯模型的通用人臉屬性編輯，以及各類專用的人臉屬性編輯模型，包括人臉表情、年齡、姿態(tài)、妝造等。

實(shí)踐部分內(nèi)容：一共已經(jīng)包含了3個(gè)實(shí)踐案例，分別為基于StyleGAN的通用人臉屬性編輯實(shí)戰(zhàn)，基于StarGAN的人臉表情編輯實(shí)戰(zhàn)，基于BeautyGAN的人臉妝造編輯實(shí)戰(zhàn)，后續(xù)還會(huì)增加其他方向的實(shí)戰(zhàn)：