直播预告｜生成对抗网络专题复现课今晚开课！

发布日期：2021-08-24T12:14:45.000+0000 浏览量：543次

直播课表

8月24日（今晚）20:30 准时开讲！

课程报名地址

https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24681

今晚课程简介

各方向专题复现课程已进行了5场，今晚将迎来 AI领域文化创意顶流、数据生成大杀器——生成对抗网络（GAN）方向的专题复现直播课。

本次直播将由 百度深度学习技术平台部高级研发工程师娜娜老师 为大家讲解 《GAN方向论文解析与复现》 。本节课主要介绍如何进行G AN方向模型的复现和开发。娜娜老师会先带领大家熟悉GAN的基础知识，再针对本次的赛题给大家讲解对应复现技巧，最后以一篇论文为例带大家快速上手GAN方向模型复现。

今晚直播安排

今晚20:30，飞桨论文复现营专题复现课《GAN方向论文解析与复现》，准时开课！

生成对抗网络（GAN）概述

1.1、应用场景与发展趋势

1.2、模型结构与理论基础

相关赛题技术指导

2.1、GAN方向赛题介绍及复现难点指导

2.2、以一篇论文为例，详细解读论文

GAN方向论文代码解析

3.1、论文中的各组件代码特点解析

复现要点总结

4.1、如何用飞桨复现论文中各组件代码

飞桨直播间，等你上课！

赛题速览

等你来战

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
Self-Attention Generative Adversarial Networks
SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image
Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation
Only a Matter of Style: Age Transformation Using a Style-Based Regression Model
ClassSR: A General Framework to Accelerate Super-Resolution Networks by Data Characteristic

已被复现4篇

Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions
Generative Adversarial Text to Image Synthesis
Conditional Image Synthesis With Auxiliary Classifier GANs
Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization

讲师介绍

娜娜老师

百度高级研发工程师

毕业于西安交通大学，主要研究方向为模型驱动深度学习，医学影像重构等。目前主要负责PaddleGAN模型套件的视频/图像超分辨率研究。

直播间地址

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作业已发布，快来练手！

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（课程Q群号:602104223）

献给每一位渴望踏踏实实写代码的同学！

直播间超多有奖问答及抽奖活动～等你来哦～

（点击文末 『阅读阅文』 ，进入课程）

飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台。飞桨企业版针对企业级需求增强了相应特性，包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业，提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台；BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。

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