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使用CPPN-GAN-VAE-TensorFlow，通过整合生成对抗网络与变分自动编码器技术，将CPPN优化为一个高分辨率图像生成模型
资源介绍
cppn-gan-vae张量流
使用生成对抗网络和变分自动编码器技术将训练为生成模型，以生成高分辨率图像。
python train.py运行python train.py可以从头开始训练并尝试不同的设置。
可以在IPython内部使用sampler.py来交互查看正在训练的模型的结果。
有关更多详细信息，请参阅我的博客文章 。
我在TensorFlow 0.60上测试了实现。
使用的image2gif.py由Marimar van Voorden的Ant1的Almar Klein编写。
执照
BSD-images2gif.py
麻省理工学院-其他