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...
Other Translation Tasks Ablation Study Abstract 大多数现有的扩散模型将图像到图像的转换视为条件生成过程,并且严重受到不同域之间差距的影响。本文提出了一种基于布朗桥扩散模型(BBDM)的新型图像到图像翻译方法,该方法将图像到图像翻译建模为随机布朗桥过程,并直接通过学习两个域之间的翻译双向扩散过程而不是条件...
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks,摘要我们研究条件对抗网络作为一个通用的解决图像到图像的翻译问题。 这些网络不仅学习从输入图像到输出图像的映射,而且学习损失函数来训练这种映射。 这使得对传统上需要非常不同的损失公式的问题采用
在医学图像处理中，Image to Image translation（图像到图像的转换）是一种常见的技术，它可以将一幅图像...
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 笔记 Abstract 图像到图像的翻译是一类视觉和图形问题,其目标是使用对齐的图像对训练集来学习输入图像和输出图像之间的映射。 但是,对于大多数任务,成对的图像是不可获取的。
在某些真实世界的场景中,由于图像样本的稀缺性,可能无法从目标域Y收集丰富的数据(在最坏的情况下,可能只有一个来自Y的图像)。尽管如此,我们可能有来自另一个源域X的冗余数据,其图像样本与目标域Y中的图像样本相关(如图1所示的照片和草图图像)。如果我们在保持语义匹配的同时基于多样性生成与域X的类似图像相对应的...
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...
出处CVPR2017 Motivation 尝试用条件GAN网络来做image translation,让网络自己学习图片到图片的映射函数,而不需要人工定制特征。 Introduction 作者从不同种类的语言翻译类比,提出了Image translation的概念,并希望在给定足够的训练数据以后
将图像从一个域映射到另一个域(图像到图像的转换)具有广泛的应用。可以将难以理解的模态中的图像翻译成相应的彩色图像,以便更好地可视化;可以将一个域中的标记图像翻译成目标域中的对应图像,从而创建可用于在目标域中训练分类器的训练数据集。 现有的大多数图像到图像的翻译方法都是基于监督学习的。它们需要由两个...
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