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...
大多数现有的图像到图像翻译框架——将一个域中的图像映射到另一个域的对应图像——都是基于监督学习的,即学习翻译函数需要两个域中对应的图像对。这在很大程度上限制了它们的应用,因为在两个不同的领域中捕获相应的图像通常是一项艰巨的任务。为了解决这个问题,我们提出了基于变分自动编码器和生成对抗性网络的无监...
A critical aspect of image-to-image translation is ensuring the model generalizes well in response to previously unseen or unsupervised scenarios. Cycle consistency andunsupervised learninghelp to ensure that if an image is translated from one domain to another and then back, it returns to its orig...
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 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...
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 源码链接:https://github.com/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...
4.1 One-to-Many Domain Translation 图2(a)中的第一个试验适用于单向任务,例如多任务检测和图像多样式传输。 就图像样式转移而言,来自单个输入图像的不同样式转移是共享语义的代表性任务。 我们的模型共享输入图像的相同纹理信息,并在其上应用不同的样式。 与学习一个内容图像和一个样式图像之间的映射的传统图像样...