提出了一种基于CycleGAN的改进网络: 1)在原始CycleGAN生成器中引入CBAM注意力模块, 增强网络特征提取能力; 2)引入针对鼻、眼、唇等关键面部区域的局部鉴别器, 提升人脸剪纸中以上区域的生成效果; 3)设计基于图像边缘信息与SSIM的损失函数, 取代CycleGAN的前向...
3. 迁移学习:通过相似任务的预训练加速模型训练。 4. 改进网络架构:根据具体任务调整生成器与判别器结构。 未来发展方向 1. 多模态转换:扩展至多对多风格迁移(结合 StarGAN、MUNIT)。 2. 视频风格迁移:实现视频序列的一致性风格转换。 3. 高效训练:开发轻量化架构,降低计算成本。 4. 领域自适应:在自动驾驶、...
基于多尺度注意力机制改进CycleGAN生成器mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNDc4MzQxMg==&mid=2247491975&idx=1&sn=054409553a9ca9cc29dbccb3800e09fb&chksm=e8f3b65cdf843f4a9b71480b273a8936e3c3fa5a3dc565556b28dbfc165eef38f1eaf9287440&token=1548929770&lang=zh_CN#rd发布...
下图为 CycleGAN 斑马与马转换的结构示意图,我们这里只是音色而已,其他的没什么不同。 6、CycleGAN-VC2对比CycleGAN-VC的改进 一共三处改进: 在CycleLoss 处 L1 损失基础上增加第二个鉴别器损失,来避免因为 L1 损失带来的平滑问题(统计模型自带的问题).[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来...
网络结构是 CycleGAN 的关键组成部分，通过改进网络结构可以提升模型的性能。以下是几种可以改进网络结构的方法：可以增加生成器和判别器的网络层数，以增加模型的容量。通过增加网络层数，可以使模型更好地捕捉图像的细节和纹理，从而提升生成图像的质量。可以在生成器中使用残差连接，以减轻信息丢失和梯度消失的问题。通过...
6、CycleGAN-VC2对比CycleGAN-VC的改进 7、构建自己的数据集注意事项 二、代码部分 1、安装包pyworld(python版本的声码器),导入包。对整体项目超参数文件路径进行配置。 2、使用音频处理包对wav文件进行特征提取,并生成训练数据(mecps)。 3、定义CycleGAN-VC2网络训练的数据集 4、定义生成网络与区域判别网络模型 5...
常熟知衣申请基于改进的CycleGan的服装整体风格迁移专利，解决服装图像风格迁移局部区域难以控制问题 金融界2025年1月18日消息，国家知识产权局信息显示，常熟知衣科技有限公司申请一项名为“基于改进的CycleGan的服装整体风格迁移的训练方法及迁移方法”的专利，公开号CN 119313761 A，申请日期为2024年9月。专利摘要显示，本...
李庆忠 1 白文秀 1 牛 炯 1 摘 要 针对水下观测图像的颜色失真和散射模糊问题, 提出一种基于改进循环一致性生成对抗网络(Cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN)的水下图像颜色校正与增强算法. 为了利用CycleGAN 学习水下降质图像到空气中图像的映射关系, 对传统CycleGAN 的损失函数...
本文提出了一种基于改进CycleGAN的林火图像烟雾滤除算法。首先,我们通过引入注意力机制和多尺度特征融合的方法,改进了CycleGAN的生成器和判别器,提高了算法的鲁棒性和烟雾滤除效果。其次,我们采用了大规模的林火图像数据集进行训练,提高了模型的泛化能力。 在实验部分,我们与现有的林火图像烟雾滤除算法进行了对比实验,...
首先,基于改进CycleGAN&pix2pix的黑白图像上色系统可以提高图像上色的自动化程度。传统的图像上色方法通常需要人工干预,例如手动选择颜色、调整参数等。而基于改进CycleGAN&pix2pix的系统可以通过学习大量的彩色图像和对应的黑白图像,自动学习到图像的颜色分布和特征,从而实现自动上色。这不仅可以节省人力成本,还可以提高上色...