标题:Frequency Domain Image Translation: More Photo-realistic, Better Identity-preserving 论文:https://arxiv.org/pdf/2011.13611.pdf 代码:https://github.com/mu-cai/frequency-… 爱大发表于Deblu... ImageTrans漫画翻译简明教程 Lingo...发表于CAT R...打开...
Towards Instance-level Image-to-Image Translation imageinstancetranslation对象翻译 非配对图像到图像的翻译是一个新兴的、具有挑战性的视觉问题,旨在学习不同领域中未对准图像对之间的映射。该领域的最新进展,如MUNIT和DRIT,主要集中在首先从给定图像中解开内容和风格/属性,然后直接采用全局风格来指导模型合成新的领域图...
收起 Introduction Rekated Work Image-to-Image Translation Diffusion Models Brownian Bridge Method Brownian Bridge Diffusion Model (BBDM) 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...
在这项工作中,我们使用GANs将转换后的图像与目标域中的真实图像进行对齐。 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...
关键词:Zero-shot, Image-to-Image Translation, pretrained model, BLIP, CLIP, GPT-3, diffusion model, training-free, prompting-free 阅读理由:zero-shot+I2I真的很有吸引力,图1效果也很好 Idea 输入图片x根据DDIM的前向过程得到噪声 xinvxinv ,再用BLIP+CLIP为x生成对应的文本嵌入c,根据源域、目标域描述...
论文Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent 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...
论文翻译之Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks(Pix2Pix) 论文名称:Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks 作者:Phillip Isola等,2016 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1611.07004.pdf 引用格式:Isola, P., Zhu, J.-Y., Zhou, T., & Efros, A. A. ...
内容提示: Multimodal UnsupervisedImage-to-Image TranslationXun Huang 1 , Ming-Yu Liu 2 , Serge Belongie 1 , Jan Kautz 2Cornell University 1 NVIDIA 2Abstract. Unsupervised image-to-image translation is an important andchallenging problem in computer vision. Given an image in the sourcedomain, ...
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 源码链接:https:///junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 论文链接:源码链接里有 1.创新 针对非成对的数据集,提出了一种通用型的image-to-image 的训练模式,并且提出了结合循环一致损失和对抗网络损失来进行模型的训练,通过采集图像...