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铅...
许多内容制作项目需要将简单的草图转换为逼真的图片，这就涉及图像到图像的转换（image-to-image translation），它使用深度生成模型学习给定输入的自然图片的条件分布。图像到图像转换的基本概念是利用预训练的神经网络来捕捉自然图片流形（manifold）。图像转换类似于遍历流形并定位可行的输入语义点。系统使用许多图片对合成...
医学图像中的Image to Image translation指的是将一种医学图像转换为另一种医学图像，例如将CT图像转换为...
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...
现有image-to-image translation(I2IT)往往要求使用低分辨率图像,这是因为高分辨率图像会导致过大的内存占用与更长的推理耗时。 本文旨在通过拉普拉斯金字塔分解、重建加速高分辨率图像I2IT。具体来说,我们揭示了:属性变换(比如亮度、色彩)与低频成分更相关,而内容细节可以自适应在高频成分上调节。因此,我们提出了Laplaci...
Image processing systems using image-to-image translation require the following basic steps: Define image domains.The process begins by defining the image domains, which represent the types of input and output images the system will handle. These domains can include diverse categories such as style ...
Image-to-image translation aims to learn the mapping between two visual domains. There are two main challenges for many applications: (1) the lack of aligned training pairs and (2) multiple possible outputs from a single input image. In this work, we present an approach based on disentangled...
Image-to-image translation. Isola等人[6]提出了第一个基于条件GANs的图像到图像转换的统一框架,Wang等人将其扩展到生成高分辨率的图像。最近的研究也试图在没有监督的情况下学习图像转换。这个问题本质上是不适定的,需要额外的约束。一些工作强制转换以保留源域数据的某些属性,如像素值[21]、像素梯度[22]、语义特...
Image to image translation for domain adaptation.CVPR-2018,Cited-114.Open source(official):https://github.com/zmurez/I2IAdapt. 关键字 域转换,域适应,无监督,深度学习,机器学习 正文 1. 任务 就像标题,利用图到图的转换完成域适应,这里的图到图是从把源域的图转换成目标域的图...
CoMoGAN: continuous model-guided image-to-image translation imagemodeltranslation翻译模型 CoMoGAN是一个依赖于函数流形上目标数据的无监督重组的连续GAN。为此,我们引入了一种新的函数实例归一化层和残差机制,它们将图像内容从目标流形上的位置中分离出来。我们依靠原始的物理模型来指导训练,同时允许私有的模型/翻译功能...