生成对抗网络（GAN）是当今最流行的图像生成方法之一，但评估和比较 GAN 产生的图像却极具挑战性。之前许多针对 GAN 合成图像的研究都只用了主观视觉评估，一些定量标准直到最近才开始出现。本文 ...

众所周知，GANs 的训练尤其困难，笔者自从跳入了 GANs 这个领域（坑），就一直在跟如何训练 GANs 做「对抗训练」，受启发于 ganhacks，并结合自己的经验记录总结了一些常用的训练 GAN ...

该研究提出一种迁移不同视频中人物动作的方法。给出两个视频，一个视频中是研究者想要合成动作的目标人物，另一个是被迁移动作的源人物，研究者通过一种基于像素的端到端流程在人物之间进行动作迁移（motion ...

CMU 和 Facebook 的研究者联合进行的一项研究提出了一种新型无监督视频重定向方法 Recycle-GAN，该方法结合了时间信息和空间信息，可实现跨域转换，同时保留目标域的风格。相较于只 ...