Build GANs and Diffusion Models with TensorFlow and PyTorch

内容

• Introduction Introduction

  • Overview of generative models

    3 分钟 53 秒
  • Applications of generative models

    3 分钟 41 秒
• 1. Getting Started with Generative Adversarial Networks 1. Getting Started with Generative Adversarial Networks

  • Introducing GANs and diffusion models

    3 分钟 8 秒
  • (已锁定)
    Generator and discriminator

    5 分钟 36 秒
  • (已锁定)
    Architectural overview of a GAN

    1 分钟 45 秒
  • (已锁定)
    Training the generator and discriminator

    4 分钟 58 秒
  • (已锁定)
    Common problems with GANs

    4 分钟 58 秒
• 2. Building a GAN Using a Dense Neural Network 2. Building a GAN Using a Dense Neural Network

  • Getting set up with Google Colab

    3 分钟 56 秒
  • (已锁定)
    Loading the fashion MNIST data set

    3 分钟 58 秒
  • (已锁定)
    The generator network

    3 分钟 43 秒
  • (已锁定)
    The discriminator network

    3 分钟 34 秒
  • (已锁定)
    Adversary loss functions

    4 分钟 18 秒
  • (已锁定)
    Training the generative adversarial network

    6 分钟 17 秒
  • (已锁定)
    Generating images using the GAN

    3 分钟 50 秒
• 3. Building a GAN Using a Deep Convolutional Network 3. Building a GAN Using a Deep Convolutional Network

  • Overview of CNNs

    4 分钟 18 秒
  • (已锁定)
    Transposed convolutional layer

    4 分钟 22 秒
  • (已锁定)
    Deep Convolutional GANs

    4 分钟 28 秒
  • (已锁定)
    Greyscale images: Generator and discriminator in a Deep Convolutional GAN

    6 分钟 33 秒
  • (已锁定)
    Greyscale images: Training a Deep Convolutional GAN

    6 分钟 19 秒
• 4. Training a Deep Convolutional GAN on Multichannel Images 4. Training a Deep Convolutional GAN on Multichannel Images

  • (已锁定)
    Color images: Loading multichannel image data

    6 分钟 22 秒
  • (已锁定)
    Color images: Generator and discriminator in a Deep Convolutional GAN

    4 分钟 58 秒
  • (已锁定)
    Color images: Training a Deep Convolutional GAN

    2 分钟 35 秒
• 5. Getting Started with Diffusion Models 5. Getting Started with Diffusion Models

  • (已锁定)
    Generative learning trilemma

    4 分钟 30 秒
  • (已锁定)
    Introducing denoising diffusion probabilistic models

    2 分钟 29 秒
  • (已锁定)
    How do denoising diffusion probabilistic models work?

    5 分钟 23 秒
  • (已锁定)
    Forward diffusion process

    5 分钟 8 秒
  • (已锁定)
    Reverse diffusion process

    2 分钟 51 秒
  • (已锁定)
    Training a diffusion model: Intuition

    7 分钟 20 秒
• 6. Running a Diffusion Model 6. Running a Diffusion Model

  • (已锁定)
    Denoising diffusion probabilistic models: Exploring implementation on GitHub

    2 分钟 25 秒
  • (已锁定)
    Denoising diffusion probabilistic models: Code overview

    4 分钟 34 秒
  • (已锁定)
    Denoising diffusion probabilistic models: Code tweaks

    2 分钟 22 秒
  • (已锁定)
    Denoising diffusion probabilistic models: Generating images

    5 分钟 53 秒
• Conclusion Conclusion

  • (已锁定)
    Summary and next steps

    1 分钟 49 秒