彩色图像上的 GAN答案

【问题标题】：GANs on color images彩色图像上的 GAN
【发布时间】：2019-06-26 08:17:31
【问题描述】：

大部分（PyTorch）open source GANs work on MNIST dataset，即灰度图像。

我可以在彩色图像的每个通道上使用 GAN，然后组合结果吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以让您的生成器和鉴别器生成和分类 3 通道图像 - 就实现而言，让它们在 B x 3 x H x W 张量上工作，而不是在 B x 1 x H x W 上工作，就像它们为 MNIST 所做的那样。

您不能只在每个通道上单独使用您的 GAN，然后在最后进行连接，因为您无法确保每个通道对应于相同的图像。假设您首先生成红色通道，然后生成绿色通道，最后生成蓝色通道来生成名人面孔。你如何确保红色通道没有女性样本，绿色通道没有男性样本？

【讨论】：

谢谢，我已经成功了。事实上，一些 GAN 将“通道数”作为输入，我不需要调整张量大小。由于我是 GAN 的新手，如果我能再问你一个问题，请不要问，如果我增加 epoch 的数量，它们会过拟合吗？如何知道我有最好的发电机？
在 StackOverflow 上，惯例是针对不同的问题提出不同的问题 - 这有助于其他用户在未来发现您的问题和他们的答案。我不是 GAN 专家，但 GAN 的优化问题本身就很困难，因为每个生成器都可能被一些鉴别器欺骗，反之亦然。您必须提出另一个问题或查阅文献，但不要期望得到直截了当的答案。