恢复内容开始 Motivation 使用单组的生成器G和判别训练图片在多个不同的图片域中进行转换 效果确实很逆天，难怪连Good Fellow都亲手给本文点赞 Introduction 论述了Image translating的概念，GAN极大地提升了该领域的生成质量。具体到头像生成任务，作者定义attribute为图片特征 feature ，如haircolor，age，gender等 dom ...
2017-12-04 16:49 0 4372 推荐指数：
Abstract 最近在两个领域上的图像翻译研究取得了显著的成果。但是在处理多于两个领域的问题上，现存的方法在尺度和鲁棒性上还是有所欠缺，因为需要为每个图像域对单独训练不同的模型。为了解决该问题，我们提出了StarGAN方法 ...
出处 CVPR2017 Motivation 尝试用条件GAN网络来做image translation，让网络自己学习图片到图片的映射函数，而不需要人工定制特征。 Introduction 作者从不同种类的语言翻译类比，提出了Image translation的概念，并希望在给定足够 ...
Code Address：https://github.com/junyanz/CycleGAN. Abstract 引出Image Translating的概念（greyscale to color, image to semantic labels, edge-map ...
摘要 GAN的训练需要图片是两两匹配的，这样经过训练后，生成器可以逐步生成一张让判别期无法判断真伪的图片。但实际上会碰到一些非匹配的图片，于是就提出了非匹配的图片转换(Unpaired image-to-image)，一种在没有成对例子的情况下学习将图像从源域X转换到目标域Y的方法 ...
Introduction 1. develop a common framework for all problems that are the task of predicting pixels ...
Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks NIPS 2015 摘要：本文提出一种 generative parametric model 能够产生高质量自然图像 ...
StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks 本文将利用 GANs 进行高质量图像生成，分为两个阶段进行，coarse ...
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks （使用循环一致的对抗网络的非配对图像-图像转化） 原文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593 作者 ...
