系列文章
[Day21]：訓練一個Pix2Pix來修復圖片吧！
前言 昨天介紹了Pix2Pix的原理，Pix2Pix可以達成許多影像處理的任務，其中的U-Net也是目前較常用的架構。今天就來看看Pix2Pix模型要如何建立起...
[Day22]：SRGAN 原理介紹
前言 昨天使用了Pix2Pix來修復圖像，不知道各位的Pix2Pix有沒有得到好的成果，同時也希望各位可以試試看將Pix2Pix應用在其他影像處理的任務中。今天...
[Day23]：想把圖片轉高清圖？使用SRGAN吧
前言 今天要來介紹SRGAN啦，這是一個可以把低解析度轉成高解析度圖片的應用，相信它一定非常實用吧，今天就來看看要如何建立SRGAN啦！ 建立SRGAN模型 S...
[Day24]：還有甚麼GAN可以用？
前言 我們從第10天陸續介紹了許多GAN模型，這些模型都能夠生成圖片，也都各有優缺點。雖然每個GAN的應用都不一樣，也礙於篇幅無法介紹所有的GAN模型給各位，所...
[Day25]：擴散模型之 DDPM 原理介紹以及數學公式推導
前言 前幾天介紹了許多生成對抗網路 (GAN)的理論與實作，希望各位都有從中學習到許多。不過這次系列文章也即將進入尾聲，故在最後我想介紹擴散模型。擴散模型始祖是...
[Day26]：DDIM原理介紹
前言 昨天介紹了DDPM，希望各位沒有被複雜的數學原理轟炸到，如果有的話，很抱歉今天會再被轟炸一次，不過基本原理昨天以及帶各位算完了，今天的數學量會比昨天少很多...
[Day27]：用DDIM來生成超高質量的圖吧！
前言 歷經了前兩天的數學轟炸，希望各位有藉此更加了解擴散模型的原理，今天我們就要來實作DDIM啦，這次使用的程式碼是由Keras 官網上改寫而來的，不過資料集的...
[Day28]：DDIM訓練成果分析
前言 昨天帶各位實作了DDIM模型，不知道各位是否有成功實作出來？今天我們要來看看昨天的DDIM訓練時的損失變化與圖片生成的過程。看完了以後再來分享一下擴散模型...
[Day29]：評估生成模型優劣指標—LPIPS & PSNR & SSIM
前言 今天要來介紹一些可以評估生成模型生成圖片其品質的一些指標，要將人的美感、感知等換成數學公式非常困難。所以不只生成模型在進步，許多評估指標也都在慢慢進步。今...
[Day30]：評估生成模型優劣指標—IS & KID & FID
前言 這系列的文章我分享過了很多建立生成模型的辦法，但依然很難去從訓練過程看到圖片生成的品質如何，所以今天要繼續分享一些評分標準，讓各位可以比較好的幫生成模型評...