然后AdaIN被应用到了styleGAN用来做人脸的高清图像生成。GAN本质上也是在学习训练数据的分布,所以万变不离其宗,一个小小的设计最后本质的思想和真正要解决的问题是我们需要去关注的。 2)结构化学习 机器学习除了回归和分类两大基本问题,还有一个像GAN这样的结构化学习。 回归和分类问题主要是学习一个拟合函数,输出一...
想以此作为切入点,一方面讲讲GAN,另一方面也说说它的应用(就只针对style transfer来说)。当然,选择此还有一个私心,自己曾经做过一篇针对GAN网络的加速器论文,因此也对GAN的topic有一种亲近之情。 这次要讲的风格迁移题材,我将从传统的风格迁移的角度出发,并将现在流行的用CNN进行处理的文章进行讲解,其中涉及到GAN...
从BN到AdaIN再到StyleGAN,每一步的演变都是为了解决数据特征分布的问题,以及在风格迁移任务中的特定需求。IN和AdaIn在风格迁移上均表现出色,而AdaIn则进一步应用于StyleGAN,用于高质量人脸图像的生成。GAN本质上是学习数据分布,因此,理解其背后的基本思想和解决问题的方法至关重要。五、结构化学习 除了...
These components combine to provide perceptive loss coefficients, which are subsequently included into the design of a Generative Adversarial Network (GAN). For offering the representation a better grasp of the meaning contained in any given image, an automatic segmenting module ...
虽然除了[2]没怎么看过 Style-Transfer 方面的文章,但是还是有类似的地方,架构如下图,[2] 中虽然没有将风格图片的特征注入到生成器中,但是使用了风格图像的特征设计了 loss 。Style-GAN 提到之前的工作有 [3][4][5],AdaIN 的设计来源于[3]。
一、风格迁移简介 风格迁移(Style Transfer)是深度学习众多应用中非常有趣的一种,如图,我们可以使用这种方法把一张图片的风格“迁移”到另一张图片上: 然而,原始的风格迁移(点击查看论文)的速度是非常慢的。在GPU上,生成一张图片都需要10分钟左右,而如果只使用CPU而不使用GPU运行程序,甚至需要几个小时。这个时间还...
3.这种idea类似于gan,定义两个loss,让网络的输出在这两个loss之间做一个权衡,gan是真假二元对立,style transfer是style与content的互补关系 现在有几个疑问 1.为什么要用grammer矩阵? 作者oral原话是这样说的 What that means is that in each layer we take paires of feature maps we just multiply them pointw...
这里说了一下目前生成图片的各种技术,variational auto-encoders,auto-regressive models,GAN,其中GAN是效果最好的,所以有了各种变种GAN(毕竟我也是看了nvidia的sytleGAN才来补课AdaIN的) 3. Background 3.1. Batch Normalization 这段介绍了批标准化,其实批标准化我在前面的博客里写过,作用就是如果用sigmoid这样的...
图像生成有几种替代框架,包括变分自动编码器、自回归模型和生成对抗性网络(GANs)。值得注意的是,GANs获得了最令人印象深刻的视觉质量。已经提出了对GAN框架的各种改进,例如条件生成、多级处理和更好的训练目标。GANs也已应用于风格转移和跨域图像生成。 3、背景 ...
These components combine to provide perceptive loss coefficients, which are subsequently included into the design of a Generative Adversarial Network (GAN). For offering the representation a better grasp of the meaning contained in any given image, an automatic segmenting module is subsequently ...