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飞桨生成对抗网络开发套件--PaddleGAN，为开发者提供经典及前沿的生成对抗网络高性能实现，并支撑开发者快速构建、训练及部署生成对抗网络，以供学术、娱乐及产业应用。
GAN--生成对抗网络，被“卷积网络之父”Yann LeCun（杨立昆）誉为「过去十年计算机科学领域最有趣的想法之一」，是近年来火遍全网，AI研究者最为关注的深度学习技术方向之一。
4月15日~4月22日【原理+实战=7天学会GAN】 🤓
百度飞桨一线高级研发工程师团队亲自直播授课，连续7天最强干货，带大家逐步掌握GAN常用模型脉络及代码！
讲师团队：百度高级研发工程师*4
助教团队：深度学习领域平均码龄超过5年的高阶开发者*7
更有万元豪奖、百度实习内推机会等你来拿🎁🎈🎊
⌨️一等奖 1 名：HHKB Professional静电容蓝牙键盘
🖥二等奖 2 名：Kindle paperwhite 电子阅读器
📞三等奖 6 名：小度无线智能耳机
📘优秀奖 10 名：纸质书《Generative Deep Learning》+《Deep Learning》
还在等什么，快来点击报名吧：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/16651
直播链接：http://live.bilibili.com/21689802
直播日期：4月15日～4月20日直播授课，4月22日结营直播
具体详情请参见：PaddleGAN生成对抗七日打卡营
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请确保您按照安装文档的说明正确安装了PaddlePaddle和PaddleGAN
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通过ppgan.apps接口直接使用应用:
from ppgan.apps import RealSRPredictor sr = RealSRPredictor() sr.run("docs/imgs/monarch.png")
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更多应用的使用请参考ppgan.apps API
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更多训练、评估教程:
- Pixel2Pixel
- CycleGAN
- LapStyle
- PSGAN
- First Order Motion Model
- FaceParsing
- AnimeGANv2
- U-GAT-IT
- Photo2Cartoon
- Wav2Lip
- Single Image Super Resolution(SISR)
- Video Super Resolution(VSR)
- StyleGAN2
- Pixel2Style2Pixel
您可以通过人工智能学习与实训社区AI Studio 的示例工程在线体验PaddleGAN的部分能力:
| 在线教程 | 链接 |
|---|---|
| 表情动作迁移-一键实现多人版「蚂蚁呀嘿」 | 点击体验 |
| 老北京视频修复 | 点击体验 |
| 表情动作迁移-当苏大强唱起unravel | 点击体验 |
- v0.1.0 (2020.11.02)
- 初版发布，支持Pixel2Pixel、CycleGAN、PSGAN模型，支持视频插针、超分、老照片/视频上色、视频动作生成等应用。
- 模块化设计，接口简单易用。
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2020.12.10
《大谷 Spitzer 手把手教你修复百年前老北京影像》b站直播中奖用户名单请点击PaddleGAN直播中奖名单查看~
想要看直播回放视频请点击链接：https://www.bilibili.com/video/BV1GZ4y1g7xc
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2021.4.15~4.22
生成对抗网络七日打卡营火爆🔥来袭，赶紧让百度资深研发带你上车GAN起来吧！
报名链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/16651
扫描二维码加入PaddleGAN QQ群[群号：1058398620]，获得更高效的问题答疑，与各行业开发者交流讨论，我们期待您的加入！
最早于1961年被ACM（Association for Computing Machinery)首次提出并使用，国际顶尖开源组织包括Kubernates都采用SIGs的形式，使拥有同样特定兴趣的成员可以共同分享、学习知识并进行项目开发。这些成员不需要在同一国家/地区、同一个组织，只要大家志同道合，都可以奔着相同的目标一同学习、工作、玩耍~
PaddleGAN SIG就是这样一个汇集对GAN感兴趣小伙伴们的开发者组织，在这里，有百度飞桨的一线开发人员、有来自世界500强的资深工程师、有国内外顶尖高校的学生。
我们正在持续招募有兴趣、有能力的开发者加入我们一起共同建设本项目，并一起探索更多有用、有趣的应用。欢迎大家在加入群后联系我们讨论加入SIG并参与共建事宜。
SIG贡献:
- zhen8838: 贡献AnimeGANv2.
- Jay9z: 贡献DCGAN的示例、修改安装文档等。
- HighCWu: 贡献c-DCGAN和WGAN，以及对
paddle.vision.datasets数据集的支持。 - hao-qiang & minivision-ai : 贡献人像卡通化photo2cartoon项目。
我们非常欢迎您可以为PaddleGAN提供任何贡献和建议。大多数贡献都需要同意参与者许可协议（CLA）。当提交拉取请求时，CLA机器人会自动检查您是否需要提供CLA。 只需要按照机器人提供的说明进行操作即可。CLA只需要同意一次，就能应用到所有的代码仓库上。关于更多的流程请参考贡献指南。
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。