在本节中,我们将提出的mGANprior应用于各种实际应用程序,以演示其有效性,包括图像着色、图像超分辨率、图像修补和去噪,以及语义操作和样式混合。对于每个应用程序,GAN模型都是固定的。 Image Colorization. 给定一个灰度图像作为输入,我们可以使用mGANprior对其着色,如3.2节所述。我们将我们使用了优化中间特征图[3]的...
CVPR2020|Image Processing Using Multi-Code GAN Prior【论文阅读笔记】 2020年,在很多领域都取得了成功。但是在真实图像处理这一方面还是存在很多挑战。之前的工作要么是通过反向传播要么是通过训练一个encoder来将图像空间映射(invert)回潜空间。而利用这两种方法重建图像的效果总是差强人意。 由此,文中作者提出一种...
因为现在 GAN 的生成效果已经非常不错,但是他们的输入都是随机噪声,而我们的需求肯定是对一张已有的图片进行操作,所以 GAN 逆推这个主题是很关键的,是 GAN 编辑和生成的基础。GAN 的逆推就是生成器的反过程,生成器是把一个向量输入,输出一张图片,逆推的效果是输入一张图片,输出一个他在 GAN 空间中的向量 a ...
Image Processing Using Multi-Code GAN Prior 现存问题 GAN网络可以逆用于将输出图像重新编码成潜在空间(latent space)中的隐编码(latent code),将图像转换为隐编码会方便后续对于图像的处理,如图像超分辨率重建,图像上色,人脸属性编辑等任务都可以通过操控隐编码来完成。然而现有图像重建方法主要通过两种方式来实现,第一...
论文:Image Processing Using Multi-Code GAN Prior, CVPR2020代码:github.com/genforce/mga 这是来自香港中文大学周博磊老师l团队的工作。 尽管生成式对抗网络(GANs)在图像合成方面取得了成功,StyleGAN和BigGAN能够合成高质量的图像。这些方法能够从大量观测数据中捕捉多种层次的语义信息。但当前研究还没有把这些训练好的...
In this work, we propose a new inversion approach to applying well-trained GANs as effective prior to a variety of image processing tasks, such as image colorization, super-resolution, image inpainting, and semantic manipulation. Image Processing Using Multi-Code GAN Prior ...
Image Processing Using Multi-Code GAN Prior Paper:https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Gu_Image_Processing_Using_Multi-Code_GAN_Prior_CVPR_2020_paper.html Code:https://github.com/genforce/mganprior EventSR: From Asynchronous Events to Image Reconstruction, Restoration, and Super-...
title = {Image Processing Using Multi-Code GAN Prior}, booktitle = {IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2020} } 代码github https://github.com/genforce/mganprior 摘要:
The key insight is to leverage the generative prior from pretrained GANs for the target domain (e.g., StyleGAN), to learn rich prior information of the target domain. We propose a two-stage framework, the GAN of the target domain is pretrained to obtain the prior information in the first...
[1998 TSP] Wavelet-based statistical signal processing using hidden Markov models [2001 TIP] Multiscale image segmentation using wavelet-domain hidden Markov models [2002 TMM] Rotation invariant texture characterization and retrieval using steerable wavelet-domain hidden Markov models [2003 TIP] Wavelet-...