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。具體到頭像生成任務，作者定義attribute為圖片特征 feature ，如haircolor，age，gender等 dom ...
2017-12-04 16:49 0 4372 推薦指數：
Abstract 最近在兩個領域上的圖像翻譯研究取得了顯著的成果。但是在處理多於兩個領域的問題上，現存的方法在尺度和魯棒性上還是有所欠缺，因為需要為每個圖像域對單獨訓練不同的模型。為了解決該問題，我們提出了StarGAN方法 ...
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 ...
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的訓練需要圖片是兩兩匹配的，這樣經過訓練后，生成器可以逐步生成一張讓判別期無法判斷真偽的圖片。但實際上會碰到一些非匹配的圖片，於是就提出了非匹配的圖片轉換(Unpaired image-to-image)，一種在沒有成對例子的情況下學習將圖像從源域X轉換到目標域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：本文提出一種 generative parametric model 能夠產生高質量自然圖像 ...
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 ...
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks （使用循環一致的對抗網絡的非配對圖像-圖像轉化） 原文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593 作者 ...
