首先需要了解两个概念:第一个概念是图像内容(content) ,它是图像的固有内容,是区分不同图像的依据。第二个概念是图像域(domain),域内的图像可以认为是图像内容被赋予了某些相同的属性。举个例子,我看到一张猫的图片,图像内容就是那只特定的喵,如果我们给图像赋予彩色,就得到了现实中看到的喵;如果给那张图像赋予...
Multimodal UnsupervisedImage-to-Image Translation imagetranslation翻译模型数据 无监督图像到图像的翻译是计算机视觉中一个重要且具有挑战性的问题。给定源域中的图像,目标是学习目标域中相应图像的条件分布,而不需要看到任何相应图像对的示例。虽然这种条件分布本质上是多模式的,但现有的方法过于简化了假设,将其建模为确...
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...
Pre title: Vector Quantized Image-to-Image Translation accepted: ECCV 2022 paper: https://arxiv.org/abs/2207.13286 code: https://github.com/cyj407/VQ-
因此，研究者将每个图像到图像的转换问题视为下游任务，并引入了一个简单通用框架，该框架采用预训练的扩散模型来适应各种图像到图像的转换。他们将提出的预训练图像到图像转换模型称为 PITI（pretraining-based image-to-image translation）。此外，研究者还提出用对抗训练来增强扩散模型训练中的纹理合成，并与归一化...
title: Zero-shot Image-to-Image Translation accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2302.03027 code: https://github.com/pix2pixzero/pix2pix-zero 关键词:Zero-shot, Image-to-Image Translation, pretrained model, BLIP, CLIP, GPT-3, diffusion model, training-free, prompting-free 阅...
全文翻译&杂记《Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial NetWorks》 Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial NetWorks 这是加里福利亚大学在CVPR 2017上发表的一篇论文,讲的是如何用条件生成对抗网络实现图像到图像的转换任务。 > 原文链接:https://arxiv.org/abs/1611.07004 > 论文主页...
GAN系列:Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
图像到图像的翻译:Isola等人提出了第一个基于条件GANs的图像到图像翻译的统一框架,Wang等人将其扩展到生成高分辨率图像。最近的研究也试图在没有监督的情况下学习图像翻译。这个问题本质上是不适定的,需要额外的约束。一些工作强制翻译以保留源域数据的某些属性,如像素值、像素梯度、语义特征、类标签或成对样本距离。另...
医学图像中的Image to Image translation，即图像转换技术，将一种医学图像转化为另一种图像，如CT转MRI或低剂量CT转高剂量CT，旨在提高医生诊断与治疗的精确度。此技术并非无意义，而是具有价值。它帮助医生更好地理解与解释医学图像，提升图像质量与可靠性，为诊断与治疗提供精准与个性化方案，从而促进医疗...