# Generative Model

총 60개의 포스트
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[머신러닝]분포를 근사해보자! 생성모델과 판별모델 - 분포를 추정해서 손글씨를 만들어보자(2)

이 시리즈는 Variational Inference를 소개, 실습하고 더 나아가 VAE로 손글씨를 생성해보는 과정을 거칠 예정입니다. 이번 포스트에서는 본격적으로 Variational Inference의 의미에 대해 살펴보겠습니다.

Density EstimationELBOGenerative ModelVAEVariational Inferencemachine learning생성모델판별모델
2022년 1월 6일
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Adaptation for single image in SPADE-base model

Implementation for Adaptations

AdaptationGenerative ModelImplementation
2021년 12월 19일
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[강의슬라이드] Zero Shot Text to Image Generation: DALL-E

DALL-E 관련 강의 슬라이드입니다.

DALLEFew-ShotGenerative ModelSelf-supervised LearningText-to-Image GenerationdVAEtransformer
2021년 12월 11일
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DALL-E: Zero-Shot Text-to-Image Generation 참고자료

이런저런 메모장.

DALL-EGenerative Model
2021년 12월 4일
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Test Time Train Landscape Image using [Flickr Segmenter & Flickr SPADE]

.

AIDeep LearningGenerative ModelSPADEsegmentation
2021년 11월 27일
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Sample dataset for SPADE

SPADE 모델 활용을 위한 sample dataset입니다.

Generative ModelSPADEsamplesegmentation
2021년 11월 27일
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Self-supervised Learning in Generative Model

Generative Model 기반 Self-supervised Learning에 대해

AIGenerative ModelSelf-supervised Learninggan수정중
2021년 11월 23일
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[논문리뷰] DALL-E: Zero-Shot Text-to-Image Generation

OPENAI의 재미있는 연구인 DALL-E에 대해 다루어봅시다.

AIGenerative ModelNLPZero-shot
2021년 11월 22일
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[Inference] TTTT for landscape paintings using pre-trained-to-FlickrLandscape SPADE model

Implementation for SPADE

AIGenerative Model
2021년 11월 21일
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INVESTIGATING AND VISUALIZING THE INTERNALS OF THE NETWORKS : in DCGAN

본 글은 DCGAN 논문 내 Visualizing에 대한 내용만 담고 있습니다.

AIDCGANGenerative Modelfiltergan
2021년 11월 18일
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[논문리뷰/정리] Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Nets(pix2pix)

Paper review and extra info for 'pix2pix'

AIGenerative ModelImage Translationpix2pix
2021년 11월 16일
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Test time Training Test for SPADE

Test Time Training Test for SPADE

AIGenerative ModelImplementationSPADE
2021년 11월 13일
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[논문리뷰] StarGAN

Paper review & Some notes on StarGAN

AIGenerative ModelStarGANganpaper-review
2021년 11월 7일
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[정리] GAN / DCGAN

Note on GAN / DCGAN

AIDCGANGenerative Modelgan
2021년 10월 31일
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[코드리뷰] VAE Architecture in SPADE

VAE Architecture in SPADE

AICode ReviewGauGANGenerative ModelNormalizationSPADEganstyle
2021년 10월 31일
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[코드리뷰] Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization: GauGAN

Code review for SPADE

AICode ReviewGauGANGenerative ModelNormalizationSPADEgansemantic segmentationstyle
2021년 10월 30일
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[논문리뷰] Cycle GAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

Paper review for Cycle GAN

AIGenerative ModelcycleGANganpaper-reviewstyle transfer
2021년 10월 30일
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[논문리뷰] GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks

Paper review for GAN-Dissection

AIGenerative ModelXAIganpaper-review
2021년 10월 29일
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GAN 기초(GAN, DCGAN)

다. 복잡하니까 하나씩 보겠다. 생성자(Generator)의 입력값은 정규분포에서 샘플링한 임의의 벡터이다. 이는 학습 과정에서 지속적으로 변화한다. 즉, 매 배치, 매 샘플마다 다른 값을 가진다. 이때 VAE와 달리 실제 이미지에서 추출한 분포가 아니다. 평균과 분산

DCGANGenerative Modelgan
2021년 10월 27일
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[논문리뷰] Adversarial Auto Encoder

Adversarial Auto Encoder

AAEAIAuto EncoderGenerative Modelpaper-review
2021년 10월 27일
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