junyanz/BicycleGANgithub.com/junyanz/BicycleGAN 文章主要解决的还是image translate中的多样性问题,但不同的是,使用的是paired的数据。 在pix2pix的模型中,简单地添加随机噪声并不能多样的输出。作者提出的方法是:在输出和潜在空间上添加双向映射。双向映射指的是:不仅仅可以由潜在编码映射得到输出也可以有输出反...
Toward Multimodal Image-to-Image Translation. Contribute to junyanz/BicycleGAN development by creating an account on GitHub.
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Tensorflow implementation of the NIPS paper "Toward Multimodal Image-to-Image Translation" - GitHub - prakashpandey9/BicycleGAN: Tensorflow implementation of the NIPS paper "Toward Multimodal Image-to-Image Translation"
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...
我们对这些变量进行了系统的评估,使用人来判断图片真实感和使用感知距离度量[52]来评估输出的多样性。代码和数据可以通过https: //github.com/junyanz/BicycleGAN. 2 Related Work Generative modeling 生成模型. 自然图像分布的参数化建模是一个具有挑战性的问题。传统上,这个问题是通过使用受限的Boltzmann机器[41]和...
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...