https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=15 前面说了auto-encoder,VAE可以用于生成 VAE的问题, AE的训练是让输入输出尽 ...
Abstract 本文提出了一个端到端训练的卷积网络来实现图像编辑系统,进而实现图片的生成。系统的输入为 free form mask sketch color。 与现存的方法相比,作者的方法利用具有颜色和形状的free form的用户输入。 提出的网络结构称为SC FEGAN。 Introduction 即使在图像中存在擦除部分的情况下,只要给出草图和颜色输入的情况下,作者提出的系统具有轻松生成 ...
2020-04-27 09:15 0 724 推荐指数:
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Duplex Generative Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation 域自适应尝试将从源域获得的知识传送到目标域,即测试数据所在的域。主要的挑战在于源域和目标域之间的分布差异。大多数现有工作通常通过最小化 ...
博客作者:凌逆战 论文地址:基于GAN的音频超分辨率 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 论文作者:Sefik E ...
生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Network) 2014年Szegedy在研究神经网络的性质时,发现针对一个已经训练好的分类模型,将训练集中样本做一些细微的改变会导致模型给出一个错误的分类结果,这种虽然发生扰动但是人眼可能识别不出来 ...
本文来自《Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder》,时间线为2017年2月。 该文很有意思,是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子。 假设给你一张人脸(没有告诉你多少岁)和一堆网上爬取的人脸图像 ...
Attribute-aware Face Aging with Wavelet-based Generative Adversarial Networks Abstract ...
Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 2016.10.23 摘要:本文针对传统超分辨方法中存在的结果过于平滑的问题,提出了结合最新的对抗网络 ...