基于草图的真实感图像合成 主要的问题:输入的草图若不完整或线条轮廓缺失,传统深度图像合成模型容易忽略掉草图的全局上下文线索,从而最终生成的图像缺乏真实感,甚至出现伪影或畸变 网络架构: 实验结果展示: 总结 •底层视觉任务: 不同域下的图像转换任务 •需要考虑全局和局部所有上下文信息 •非理想情况下的底层视...
深度生成模型是一种基于深度学习的生成模型，它可以生成高质量的图像、音频和视频等多媒体数据。基于深度生成模型的图像增强与修复技术主要包括以下几个方面：1.1基于生成对抗网络的图像增强：生成对抗网络（GAN）是一种基于对抗训练的深度学习模型，它可以通过学习样本数据的分布来生成新的数据。在图像增强中，GAN可以被...
基于深度生成模型的图像风格转换技术的基本原理是将图像分解为内容和风格两个部分，并通过深度生成模型将两者进行重组。具体而言，该技术首先使用卷积神经网络（CNN）提取原始图像的内容特征和风格特征，然后使用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等深度生成模型将内容特征和风格特征进行重组，生成新的图像。其中，G...
深度生成模型就是利用深层神经网络可以近似任意函数的能力来建模一个复杂的分布。方法:从统计的角度表示数据的分布情况,能够反映同类数据本身的相似度;生成方法还原出联合概率分布,而判别方法不能;生成方法的学习收敛速度更快、即当样本容量增加的时候,学到的模型可以更快地收敛于真实模型;当存在隐变量时,仍可以用生成...
中文的图像描述生成算法的构建,主要工作和创新点包括:1.提出了基于波融合的视觉多层感知机图像描述生成模型,模型中编码器部分仅由多层感知机结构和激活层堆叠而成,极大的简化了模型结构,降低了训练参数的数量;同时使用波函数对图像块进行表示,用于动态的交互图像的空间信息,有利于模型更高效的提取图像特征.提出了基于...
基于深度生成模型的图像超分辨率重建技术可以分为基于GAN和基于VAE的两种方法。 1、基于GAN的方法 基于GAN的图像超分辨率重建方法包括SRGAN、ESRGAN等。其中,SRGAN由Ledig等人于2017年提出,该方法在传统的超分辨率重建方法上加入了GAN,通过引入对抗损失函数(Adversarial Loss),使得重建的超分辨率图像更加真实自然。在SRGAN的...
本发明公开了一种基于深度条件生成模型的SAR目标图像生成方法。在该方法中,首先建立SAR目标图像数据集和构建生成器的输入;其次设计了一种对偶鉴别器改进条件生成对抗网络(DDM‑CGAN),对其结构进行搭建;然后对DDM‑CGAN模型进行训练;最后使用训练好的模型生成器生成指定类别的SAR目标图像。该方法通过引入对偶鉴别器结构...
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本申请实施例公开了一种基于深度神经网络模型的图像生成方法及装置,包括:获取待处理的原始图像和预设图像数据库,原始图像用于生成目标图像,目标图像比原始图像具有更多图像特征;将原始图像进行图像分块处理,得到原始图像的M个第一子图像块,M为大于1的整数;将M个第一子图像块输入预先训练的深度神经网络模型,得到M个第二...
近年来,人工智能技术与时尚产业的融合发展已成为热门话题,它旨在利用人工智能技术辅助传统的时尚产业,助力时尚产业的数字化转型.针对时尚领域的不同应用场景,人工智能技术的探索和落地层出不穷,虚拟试衣和时尚智能设计是其中的两大热门方向.本文主要研究内容为基于深度生成模型的可控人物图像生成算法,针对人工智能在虚拟试衣...