基于GAN生成对抗和Diffusion扩散模型的图像转换技术在许多领域都有广泛的应用。例如,在艺术创作领域,我们可以通过输入一张图像和一种风格描述,生成具有该风格的图像;在医学影像分析领域,我们可以将CT图像转换为MRI图像,以便进行更准确的诊断;在游戏开发中,我们可以实现角色或场景的实时渲染和转换等。 四、总结与展望 基于...
提出了一个基于样本的图像转换新方法。最近用于此任务的先进方法主要集中在建立跨域语义对应上,它以局部风格控制的方式顺序控制图像生成。但跨域语义匹配具有挑战性,匹配错误最终会降低生成图像的质量。 为了克服这一挑战,一方面提高了匹配的准确性,另一方面削弱了匹配在图像生成中的作用。为了实现前者,提出了一种掩码和自...
与先前训练VAE-GAN来压缩图像的潜在扩散模型相比,提出的U-Net压缩策略更加稳定,并且可以在不依赖对抗性优化的情况下恢复高度精确的图像。 重要的是,这些修改能够将扩散模型应用于各种图像恢复任务,包括现实世界的阴影去除、高分辨率非均匀去雾、立体超分辨率和浅景深效果转换。通过简单地更换数据集并稍微更改噪声网络,模...
(54)发明名称基于GAN模型生成的布局图像的三维立体模型生成方法(57)摘要本发明公开的一种基于GAN模型生成的布局图像的三维立体模型生成方法包括以下步骤:S1、布局信息提取,对各功能色块的像素网格进行点群提取,形成基于点群的形体拟合边界;S2、形体边界优化,根据建筑体量生成的回归线与朝向倾斜度的关系进行比对,自动判断并...
本发明涉及一种基于CDGAN模型的医学图像生成方法及系统,方法包括以下步骤:将图像进行预处理,得到预处理图像数据集;选择基于预处理图像数据集的训练模式中的一种模式,得到模型训练图像数据集;构建基于CDGAN的图像生成模型;确定CDGAN图像生成模型的训练参数,将基于模型训练图像数据集划分为训练集和测试集;将训练集输入CDGA...
1.基于GAN模型生成的布局图像的三维立体模型生成方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1、通过预先训练完成的生成对抗网络模型生成所需要的建筑布局方案,得到二维布局图像作为基础数据; 步骤2、将生成的二维布局图像输入到基于犀牛软件参数化建模平台(Grasshopper)中,通过可传输参数的Grasshopper电池组建立三维建模平台,并通过...
基本信息 案例ID:215034 技术顾问:👉倔强一撮毛👈 - 2年经验 - 中国科学院大学 联系沟通 项目名称:基于GAN的文本至图像生成网络模型 所属行业:人工智能 - 其他 ->查看更多案例 案例介绍 本科毕业设计内容,基于GAN的文本至图像生成模型。模型中使用了注意力机制、卷积神经网络、LSTM模型。个人独立完成。
本发明涉及一种基于CDGAN模型的医学图像生成方法及系统,方法包括以下步骤:将图像进行预处理,得到预处理图像数据集;选择基于预处理图像数据集的训练模式中的一种模式,得到模型训练图像数据集;构建基于CDGAN的图像生成模型;确定CDGAN图像生成模型的训练参数,将基于模型训练图像数据集划分为训练集和测试集;将训练集输入CD...
行为识别方法一个人挥舞手掌,( wwit1024)手掌一定会在前后帧中发生最大移动,其周围图像数据发生变化最大。而这个人的身体其他部位却变化很小,数据几乎保持不变。如果能将这个变化数据提取出来,并且进一步分析其位置信息,那么可以用于区分其他动作。
基于深度生成对抗网络gan的图像修复模型. Contribute to tedqin/GAN-ImageRepairing development by creating an account on GitHub.