本文首发公众号【 机器学习与生成对抗网络】,欢迎文末扫码关注!今天不知在哪儿、看到了说这篇 MSG-GAN已被CVPR2020接收,其实去年2019年5月还是6月我就看到它了,当时试跑了一下开源的代码,印象中效果不错。今…
在这项工作中,提出了多尺度梯度生成对抗网络(MSG-GAN),一种简单但有效的手段,通过在多个尺度上从鉴别器到生成器提供梯度。这可为高分辨率图像合成提供了一种稳定训练的方法,也可以替代常用的渐进式生长的ProGAN。作者表明MSG-GAN在不同的尺寸、分辨率和图像域的数据集,以及不同类型的损失函数和网络结构下,都可以使...
几篇论文实现代码:《MSG-GAN: Multi-Scale Gradient GAN for Stable Image Synthesis》GitHub:http://t.cn/EJRUUS1 《3DMatch: Learning Local Geometric Descriptors from RGB-D Reconstructions》GitHub:http...
在这项工作中,提出了多尺度梯度生成对抗网络(MSG-GAN),一种简单但有效的手段,通过在多个尺度上从鉴别器到生成器提供梯度。这可为高分辨率图像合成提供了一种稳定训练的方法,也可以替代常用的渐进式生长的ProGAN。作者表明MSG-GAN在不同的尺寸、分辨率和图像域的数据集,以及不同类型的损失函数和网络结构下,都可以使...
图5：训练早期MSG-GAN中的所有层生成结果的分辨率几乎是同步的，随后在所有分辨率下生成图像的质量同时提高。在整个训练过程中，生成器仅对图像的潜在固定点进行最小的增量改进。图6：训练期间的图像稳定性。这些图显示了在CelebA-HQ数据集上，从相同潜在代码生成的图像在连续epoch下的MSE（36个潜在样本平均值）。MSG...
表1:在中级分辨率(即256x256)数据集上进行的实验。我们尽可能使用作者提供的分数,否则使用官方代码和建议的超参数(表示为“ *”)训练模型。 对于每个数据集,我们使用相同的初始潜在维数512,从标准正态分布N(0,I)得出,然后进行超球面归一化。对于所有实验,我们对MSG-ProGAN和MSG-StyleGAN使用相同的超参数设置(lr...
表1:在中级分辨率(即256x256)数据集上进行的实验。我们尽可能使用作者提供的分数,否则使用官方代码和建议的超参数(表示为“ *”)训练模型。 对于每个数据集,我们使用相同的初始潜在维数512,从标准正态分布N(0,I)得出,然后进行超球面归一化。对于所有实验,我们对MSG-ProGAN和MSG-StyleGAN使用相同的超参数设置(lr...
表1:在中级分辨率(即256x256)数据集上进行的实验。我们尽可能使用作者提供的分数,否则使用官方代码和建议的超参数(表示为“ *”)训练模型。 对于每个数据集,我们使用相同的初始潜在维数512,从标准正态分布N(0,I)得出,然后进行超球面归一化。对于所有实验,我们对MSG-ProGAN和MSG-StyleGAN使用相同的超参数设置(lr...
对于高分辨率实验（表 2），MSG-ProGAN 模型和 ProGAN 训练的时间相当，并且在 CelebA-HQ 和 FFHQ 数据集上分别获得了相似的分数（8.02 vs 7.79）和（8.36 vs 8.04）。表2. 针对高分辨率（1024x1024）数据集的实验。尽可能使用作者提供的分数，并使用其他带有官方代码和建议的超参数（表示为 “*”）的...
//{{AFX_MSG、//{{AFX_VIRTUAL、//{{AFX_MSG_MAP、//{{AFX_DATA_INIT 我们看到很多这样打头的代码,其中典型的一个,在你应用程序的 CApp 头文件中 // Implementation //{{AFX_MSG(CHelloMFCApp) afx_msgvoidOnAppAbout(); // NOTE - the ClassWizard will add and remove member functions here. ...