13、Generative Multiplane Images: Making a 2D GAN 3D-Aware 如何让现有的 2D GAN变成3D感知的? 本文尽可能少地修改经典 GAN,即 StyleGANv2,发现只有两个修改是绝对必要的:1)一个多平面图像风格生成器分支,它产生一组以深度为条件的阿尔法图;2)一个姿势条件判别器。 将生成的输出称为“生成多平面图像”(gene...
近来,元宇宙的概念也很火,涉及的技术门类,例如虚拟、数字化等内容生成也是未来重要方向。这里单说说GAN。 生成对抗网络GAN,一直被诟病是灌水重灾区,但架不住真滴好玩、有趣。此外,GAN也已经渗透到很多视觉任务中了,关注CVPR、ICCV的就知道,GAN论文非常多。比如我之前所看到和汇总的: 25+方向、50篇!CVPR2022部分生...
大多数情况下,从无监督GAN中提取的表征通常在其他计算机视觉任务中难以令人满意;通过使用条件GAN(CGAN),可在某种程度上解决此问题,但条件GAN的主要缺点是需要标记数据。为在无监督情况下提高图像合成质量和表示学习性能,本文提出了一个简单而有效的变换生成对抗网络(TrGAN),它并不像条件GAN那样捕获图像-标签对p(x,y...
Progressively Growing GAN (PG-GAN) 有着惊人的结果,以及对 GAN 问题的创造性方法,因此也是一篇必读论文。 这篇GAN 论文来自 NVIDIA Research,提出以一种渐进增大(progressive growing)的方式训练 GAN,通过使用逐渐增大的 GAN 网络(称为 PG-GAN)和精心处理的CelebA-HQ 数据集,实现了效果令人惊叹的生成图像。作者表...
3. Improved Training of Generative Adversarial Networks Using Representative Features(利用代表性特征改进生成对抗网络的训练) 作者:Duhyeon Bang,Hyunjung Shim 摘要:Despite of the success of Generative Adversarial Networks (GANs) for image generation tasks, the trade-off between image diversity and visual ...
生成式对抗网络GAN 1、 基本GAN 在论文《Generative Adversarial Nets》提出的GAN是最原始的框架,可以看成极大极小博弈的过程,因此称为“对抗网络”。一般包含两个部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。训练的过程是无监督学习。 先总结
超分辨率GAN 作为在此领域进行快速创新的证明,Twitter的团队在不久前发布了这篇论文 https://arxiv.org/pdf/1609.04802v1.pdf 。此篇论文中介绍的模型是超分辨率生成对抗网络(SRGAN)。此文的主要贡献是发明了一种全新的损失函数(比普通的MSE更好),使得网络模型能够根据严重降采样的图像恢复出逼真的纹理和细节。
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生成对抗网络 (GAN) 的快速发展为image attribution提出了新的挑战;检测图像是否是合成的,如果是,则确定创建它的 GAN 架构。本文为这项任务提供了一种解决方案,能够 1)匹配与其语义内容不变的图像;2) 对在线重新共享图像时常见的转换(质量、分辨率、形状等的变化)具有鲁棒性。