Conditional Adversarial Nets 由于GAN这种不需要预先建模的方法太过自由,如果对于较大图片,较多像素的情形,这种基于GAN的方法就太不可控了。 为了解决上述问题,自然就想到给GAN模型加入一些条件约束,也就有了本文的工作Conditional Generative Adversarial Nets(CGAN)。在生成模型G和判别模型D中同时加入条件约束y来引导数据...
conditional GANs跟GAN生成图像差不多,是对输入图像附加一个条件,根据条件生成相关的输出图像。 现存网络问题 目前的生成图像的网络总是逐像素的生成图像及惩罚,对图像的整体结构没有把控。cGANs学习到一个结构损失,能对图像的patch进行惩罚,从而把握局部和整体结构。 网络 网络输入 随机噪声向量z和输入图像x 网络训练...
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks,摘要我们研究条件对抗网络作为一个通用的解决图像到图像的翻译问题。 这些网络不仅学习从输入图像到输出图像的映射,而且学习损失函数来训练这种映射。 这使得对传统上需要非常不同的损失公式的问题采用
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks译文(pix2pix被提出) nullptr 混吃等死标题:基于条件对抗网络的图像到图像翻译 摘要:我们研究条件对抗网络作为图像到图像翻译问题的通用解决方案。这些网络不仅学习从输入图像到输出图像的映射,还学习了一个用于训练此映射的损失函数。这使得将相同的通用方...
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks 论文主要内容: 1.提出了一种对于gan的理解 对于很多任务,我们都需要自己设计目标函数,来使得网络达到我们想要的任务和目的。而gan网络的出现,使得我们无需再手工设计我们的目标函数,而是利用gan网络来通过数据来“自动生成”我们想要的损失目标。文中提到...
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (基于条件gan的图像转图像) 作者:Phillip Isola, Jun-Yan Zhu, Tinghui Zhou, Alexei A. Efros 全文链接:https://arxiv.org/abs/1611.07004 GANs是一种生成模型,它学习从随机噪声向量z到输出图像y的映射。条件GAN学习从观测图像x和随机噪声向量z...
cGAN的全程是Conditional Generative Adversarial Networks,即条件对抗生成网络。它为生成器、判别器都额外加入了一个条件y,这个条件实际上是希望生成的标签。 生成器G必须要生成和条件y匹配的样本,判别器不仅要判别图像是否真实,还要判别图像和条件y是否匹配。cGAN的输入输出为: ...
实验设计首先验证的是身份保留的问题,采用的OpenFace软件(https://cmusatyalab.github.io/openface/),这个软件是判定两个给定的人脸是否属于同一个人,以此来判断重构的和原始的人脸是否一致。然后文章给出了部分人脸老化或者年轻化的结果。 结论是,可以研究融合逐像素的身份保留方法和文中的身份保留的方法,以取得更好的...
Adversarial Networks (GANs) [22, 12, 41, 49, 59]. GANs learn a loss that tries to classify if the output image is real or fake, while simultaneously training a generative model to minimize this loss. Blurry images will not be tolerated ...
论文阅读——《Conditional Generative Adversarial Nets》 一个很简单的模型,但是能够生成比较真实的图像.但是基本的GAN模型不能控制输出的结果.CGAN的作者提出如果我们在训练的过程中添加一些条件信息,我们将能够控制GAN模型的输出结果. 这些条件信息最常用的就是类别标签. 在这篇论文中, 作者通过使用类别标签实现了控制...