BicycleGAN: Toward Multimodal Image-to-Image Translation - 1 - 论文学习，成对数据
Abstract 许多图像到图像的翻译问题是有歧义的，因为一个输入图像可能对应多个可能的输出。在这项工作中，我们的目标是在一个条件生成模型设置中建立可能的输出分布。将模糊度提取到一个低维潜在向量中，在测试时随机采样。生成器学习将给 ...
原文：MUNIT：Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation - 1 - 论文学习，不成对数据
摘要：无监督图像转换是计算机视觉领域中一个重要而又具有挑战性的问题。给定源域中的一幅图像，目标是学习目标域中对应图像的条件分布，而不需要看到任何对应图像对的例子。虽然这种条件分布本质上是多模态的，但现有的方法做了过度简化的假设，将其建模为确定性的一对一映射。因此，它们无法从给定的源域映像生成不同的输出。为了解决这一局限性，我们提出了一个多模态无监督图像到图像的转换 MUNIT 框架。我们假设可以将 ...
2019-11-28 18:39 0 524 推荐指数：
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StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation - 1 - 多个域间的图像翻译论文学习
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《StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation》论文笔记
---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 ...