BicycleGAN 使用的也是重复利用,互相提高的思想,具体来说 是两种GAN的结合。 下面具体介绍这两种GAN: 1. VAE GAN arXiv:arxiv.org/abs/1512.0930 就是在VAE的基础上 加了GAN的adversarial loss。 B→E→z→G→B^ 输入: B 编码函数: E 中间:encode(压缩) 成 z。
这部分是从随机编码的角度来使生成器使用随机噪声而不是忽略它,主要的思想:就是噪声生成的样本还要重新生成对应的噪声(假若生成的样本中没有噪声z的信息,怎么可以重新再生成它呢) 另外由于使用的是随机的噪声,所以没有强迫生成的样本要跟真实对应的样本相似但使用了对抗学习的方法使生成的样本看起来真实。 BicycleGan...
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: BicycleGAN 使用的也是重复利用,互相提高的思想,具...
而最近伯克利AI研究实验室与Adobe公司朱俊彦等人提出新的BicycleGAN,解决pix2pix生成图像模式单一的问题,比如BicycleGAN可以跟你给出的一张鞋的草图在保持确定的前提下,生成出各式各样不同纹理风格的图像。 朱俊彦同时也是pix2pix的第二作者。 ▌视频 BicycleGAN论文解读视频(英文字幕) 视频内容 ▌作者 Jun-Yan Zhu 朱俊...
为了解决这个问题,Zhu等人提出了BicycleGAN,它允许输入图像映射到多个输出图像,从而提供了更丰富的图像转换可能性。 BicycleGAN原理 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...
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...