Generative Adversarial Text to Image Synthesis ICML 摘要：本文將文本和圖像練習起來，根據文本生成圖像，結合 CNN 和 GAN 來有效的進行無監督學習。 Attribute Representation: 是一個非常具有意思的方向。由圖像到文本，可以看做是一個識別問題 從文本到圖像，則不是那么簡單。 因為需要解決這兩個小問題： . learni ...
2016-10-31 13:17 0 2563 推薦指數：
StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks 本文將利用 GANs 進行高質量圖像生成，分為兩個階段進行，coarse ...
Generative Adversarial Nets NIPS 2014 摘要：本文通過對抗過程，提出了一種新的框架來預測產生式模型，我們同時訓練兩個模型：一個產生式模型 G，該模型可以抓住數據分布；還有一個判別式模型 D 可以預測來自訓練樣本 而不是 G 的樣本的概率 ...
---恢復內容開始--- Motivation 使用單組的生成器G和判別訓練圖片在多個不同的圖片域中進行轉換 效果確實很逆天，難怪連Good Fellow都親手給本文點贊 Introduction 論述了Image translating的概念，GAN極大地提升了該領域的生成質量 ...
目前紅外線和可見光的融合方法和他們存在的問題。第三段，提出論文方法，簡短說明原理和優點。第四段，舉了一 ...
Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks NIPS 2015 摘要：本文提出一種 generative parametric model 能夠產生高質量自然圖像 ...
SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient AAAI-2017 Paper: https://arxiv.org/abs/1609.05473 Offical Tensorflow Code ...
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言：本文將產生式對抗網絡（GAN）拓展到半監督學習，通過強制判別器來輸出類別標簽。我們在一個數據集上訓練一個產生式模型 G 以及 一個判別器 D，輸入 ...
出處 CVPR2017 Motivation 嘗試用條件GAN網絡來做image translation，讓網絡自己學習圖片到圖片的映射函數，而不需要人工定制特征。 Introduction 作者從不同種類的語言翻譯類比，提出了Image translation的概念，並希望在給定足夠 ...
