1) We show both theoretically and empirically how the diffusion process can be utilized to provide a model- and domain-agnostic differentiable augmentation, enabling data-efficient and leaking-free stable GAN training.【稳定了GAN的训练】 2) Extensive experiments show that Diffusion-GAN boosts the sta...
这就是DragonDiffusion,由北京大学张健老师团队VILLA(Visual-Information Intelligent Learning LAB),依托北京大学深圳研究生院-兔展智能AIGC联合实验室,联合腾讯ARC Lab共同带来。 它可以被理解为DragGAN的变种。 DragGAN如今GitHub Star量已经超过3w,它的底层模型基于GAN(生成对抗网络)。 一直以来,GAN在泛化能力和生成图...
「3D GAN的域适应」3D生成模型的进展使几何感知和姿态控制的图像生成成为可能。特别是,EG3D利用三平面作为3D表示,将StyleGAN2生成器与神经渲染整合,实现了高质量的3D形状和视角一致性图像合成,为下游应用提供了便利,如3D风格化和GAN反演。一些工作通过利用风格化的2D生成器合成训练图像或从中蒸馏知识,实现了3D域适应。
此外,在CelebA-HQ和AR数据库上的结果表明,分割网络可以准确地定位遮挡物,尽管没有任何分割标签。 https://github.com/unibas-gravis/Occlusion-Robust-MoFA 8、Robust Unsupervised StyleGAN Image Restoration 基于GAN 的图像恢复,修复因已知退化而损坏的图像。现有的无监督方法必须针对每个任务和退化级别仔细调整。在这...
DragGAN如今GitHub Star量已经超过3w,它的底层模型基于GAN(生成对抗网络)。 一直以来,GAN在泛化能力和生成图像质量上都有短板。 而这刚好是扩散模型(Diffusion Model)的长处。 所以张健老师团队就将DragGAN范式推广到了Diffusion模型上。 该成果发布时登上知乎热榜。
代码:github.com/martinarjovs 问题1:P_g与P_d无重叠,JS散度无法指导G更新 原始GAN中D越接近最优,G的损失越接近最小化P_d和P_g之间的JS散度2JS(P_d||P_g)-log4。只有当P_d和P_g有所重叠时优化JS散度才能将P_g拉向P_d,两不重合分布的JS散度恒为\log 2,梯度为0。理论:当P_d和P_g的支撑集...
《李宏毅深度学习教程》(李宏毅老师推荐👍,苹果书🍎),PDF下载地址:https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases machine-learningtutorialreinforcement-learningdeep-learningcnntransformerganrnnpruningtransfer-learningbertdiffusionself-attentionnetwork-compressionchatgptleedl-tutorial ...
一系列数据集上的结果证实,方法在图像质量和几何质量方面的性能与最先进的方法相当。PoF3D首次证明了在不使用3D姿态先验的情况下学习高质量的3D感知图像合成的可行性。项目页面:https://vivianszf.github.io/pof3d/ 8、Lift3D: Synthesize 3D Training Data by Lifting 2D GAN to 3D Generative Radiance Field ...
同时,GALIP的生成速度也快了120倍,且继承了GAN更加可控的平滑隐空间。实验结果证明GALIP的卓越性能。(https://github.com/tobran/GALIP) 9、Variational Distribution Learning for Unsupervised Text-to-Image Generation 当训练期间图像的文本不可用时,本文提出了一种基于深度神经网络的文本到图像生成算法。这项工作不...
DragGAN如今GitHub Star量已经超过3w,它的底层模型基于GAN(生成对抗网络)。 一直以来,GAN在泛化能力和生成图像质量上都有短板。 而这刚好是扩散模型(Diffusion Model)的长处。 所以张健老师团队就将DragGAN范式推广到了Diffusion模型上。 该成果发布时登上知乎热榜。