BicycleGAN基于生成对抗网络(GAN)构建,包括两个生成器(X到Y和Y到X)和两个判别器(分别用于X和Y域)。与传统的GAN不同,BicycleGAN中的生成器采用了编码器-解码器结构,并在编码阶段引入了循环一致性损失(Cycle Consistency Loss),以确保输入图像和经过两次转换后的图像保持一致。此外,BicycleGAN还引入了逆映射(Inverse ...
与 CycleGAN 相似,BicycleGAN 也使用 LSGAN 损失函数,即均方误差: self.LAMBDA_IMAGE=10self.LAMBDA_LATENT=0.5self.LAMBDA_KL=0.01# Generator and Encoder lossself.gan_1_loss=self.mse(real_labels,encode_fake)self.gan_2_loss=self.mse(real_labels,random_fake)self.image_loss=self.LAMBDA_IMAGE*self.m...
BicycleGAN 处理的是 多对多的生成问题。和原始GAN一样。 BicycleGAN 是pix2pixGan的升级版,不是Cyclegan的升级版。还是需要pair输入去训练的。BicycleGAN 和StarGAN一样,也是结合了 conditional GAN的想法,但BicycleGAN的输入是随机变量+B,而不是特定label+B.How...
当这两部分训练的很好时,这个就是我们需要的BicycleGAN了,在检验训练效果时我们只需要,输入A加上N(z)就可以生成鞋子的纹理图了, 这个N(z)具体为什么怎么取将决定生成为纹理的风格了。直观的感受VAE GAN part 其实比较hard,要求还原的B 要和输入pixel-level 一模一样。 学的是一对一映射。 Conditional GAN part...
代码地址:https://github.com/junyanz/BicycleGAN/ 项目主页:https://junyanz.github.io/BicycleGAN/ pix2pix 主页:https://phillipi.github.io/pix2pix/ 特别提示-Toward Multimodal Image-to-Image Translation论文下载: 请关注专知公众号 后台回复“BicycleGAN” 就可以获取论文pdf下载链接...
CycleGAN、pix2pix、iGAN的主要贡献者最近在NIPS 2017上又推出了一篇文章Toward Multimodal Image-to-Image Translation(见https://junyanz.github.io/BicycleGAN/,https://arxiv.org/pdf/1711.11586.pdf),讨论如何从一张图像同时转换为多张风格不一成对的图像。 从作者摘要第一句可以看出:“Many image-to-image tr...
本研究主要针对pix2px - bicyclegan景观总体规划生成流程中布局生成和总体规划绘制两个关键任务的适应性评估。 广告 X 近年来,在生成式人工智能(AI)的推动下,图像生成技术和制图工具的快速发展和增强,对传统景观设计行业产生了重大影响。因此,景观设计师迫切需要描绘图像生成与景观设计之间的关系,并探索潜在的实践和研究...
upload_tail_log.py -l 2048 -o s3://bicyclegan/BicycleGAN1/MA-BicycleGAN-Tensorflow-09-30-00-59/log/ascend-log/ list /home/work/ascend/log plog device-0 plog/plog-119_20210930032126775.log device-0/device-119_20210930032130030.log collect /home/work/ascend/log/plog: /home/work/ascend/log...
BicycleGAN:最后,我们将这两种方法结合起来,在两个方向上加强潜在编码和输出之间的联系,从而提高性能。我们证明了我们的方法可以在大量的图像转换问题中产生多样化和视觉上吸引人的结果,明显比其他基线更多样化,包括在pix2pix框架中添加噪音。除了损失函数外,我们还研究了几种编码器网络的性能,以及将潜在代码注入生成器网...
Toward Multimodal Image-to-Image Translation. Contribute to junyanz/BicycleGAN development by creating an account on GitHub.