使用神经网络从图像数据集中生成图像答案

【问题标题】：Generating Images From Dataset Of Images Using A Neural Network使用神经网络从图像数据集中生成图像
【发布时间】：2017-08-20 19:36:25
【问题描述】：

我不是在寻找大量代码作为解决方案，只是我需要实现的模型的名称，或者一些链接会很好。

我的问题是我有一个由数百张 128x128 图像（抽象画）组成的数据集 - 我想简单地使用神经网络生成更多与这些图像相似的图像（最好网络不需要输入，除了可能是随机值？），但目前尚不清楚我将如何处理。

我考虑过但尚未尝试过的一个解决方案是制作 LSTM 神经网络，将绘画转换为像素值的 1D 数组，并将数组馈送到网络（LSTM 网络非常擅长学习序列) - 但如果我想处理更大的图像，这可能不太实用。

非常感谢任何信息。谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

GAN（生成对抗网络）在这种情况下是合适的。 GAN 依赖于两个独立的神经网络，如果经过适当训练，可用于生成类似于已知图像集合的新图像（称为幻觉的过程）。

有许多使用 GAN 从规范 mnist 数据集生成new images of numbers 的示例。当然，您可以用抽象画代替 mnist。

【讨论】：