ADD：具有对抗学习和知识提炼功能的扩散模型
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生成图像
生成对抗网络(GAN)
PCC-GAN：利用基于三维点的上下文聚类 GAN 重建高质量 PET 图像
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生成对抗网络(GAN)
基于GAN的图像生成方法，彻底改变了注释数据集的生成。
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生成图像
GT-GAN，它也统一了缺失的数据列，并实现了时间序列数据的合成。
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生成对抗网络(GAN)
使用GAN的基于自我注意的时间序列归纳网络STING。
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时间序列
Teach Augment：通过使用教师模型来优化数据的扩充。
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数据增强
一个新的手势生成的GAN，考虑到了人类的情感!
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生成对抗网络(GAN)
从关注到基于GAN的方法的图像标题生成技术的总结。
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图片说明。
一个新的GAN，其编辑性能得到了改善!
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生成对抗网络(GAN)
GAN反转与变形金刚!
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生成对抗网络(GAN)
测试精度可以从GAN样本中推断出来!
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生成对抗网络(GAN)
新的视频生成的GANs，应用了INRs!
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生成对抗网络(GAN)
使用对比学习在不同领域之间进行图像转换 - DCLGAN.
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生成对抗网络(GAN)
结合GAN和矩阵分解（GANMF）
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生成对抗网络(GAN)
什么时候，为什么，以及哪些预训练的GANs是有用的？
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生成对抗网络(GAN)
ACGAN的回归--ReACGAN。
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生成对抗网络(GAN)
用GAN从有限的数据中生成高精度的图像
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生成对抗网络(GAN)
真实世界时间序列数据的生成模型
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生成对抗网络(GAN)