U-GAT-IT:自适应图层实例规范化的无监督图像翻译网络。现有的CycleGAN、UNIT、MUNIT、DRIT等受数据分布限制,无法稳定有效地适应纹理和形状在不同程度上的变化,U-GAT-IT通过2个设计实现了具有更强鲁棒性的端到端图像翻译模型。 注意力模块 AdaLIN(自适应图层实例规范化) 注意力模块 U-GAT-IT借鉴图像任务中常用的CA...
通过论文的领读分析和代码解读,论文精读和飞桨(PaddlePaddle)代码复现相结合方式学习。课程链接:百度顶会深度论文复现营。 二、论文 1.任务 1)实现了无监督的图像翻译问题,完成了两个纹理和图像差别很大时的风格转换(如真人头像转动漫风) 2)实现了相同网络结构和超参数的同事进行需要保持shape的图像翻译(如horse2...
近日,GAN的大家族又出一位重量级新成员U-GAT-IT,图像转换效果提升明显,原作者开源代码这两天登顶Github趋势榜,引起极大关注。 U-GAT-IT算法源自论文U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation: 作者来自韩国NCSOFT公司与波音韩国...
Namespace(batch_size=50, fake=['/home/aistudio/test_imgs_fakeA/'], gpu='', model='/home/aistudio//data/data52718/inception_v3_pretrained.pdparams', true='/home/aistudio/data/testA/') 50%|██████████████████████▌ | 1/2 [00:09<00:09, 9.54s/it] In...
U-GAT-IT实现人脸转动漫域 1.paddle_networks.py实现的类: BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 U-GAT-IT实现人脸转动漫域 1.paddle_networks.py实现的类: ResnetGenerator(nn.Layer) ResnetBlock(nn.Layer) ResnetAdaILNBlock(nn.Layer) adaILN(nn.Lay...
U-GAT-IT:基于GAN的新型无监督图像转换 前言 生成对抗网络(GAN)在这几年的发展下已经渐渐沉淀下来,在网络的架构、训练的稳定性控制、模型参数设计上都有了指导性的研究成果。我们可以看出 17、18 年大部分关于 GAN 的有影响力的文章多集中在模型自身的理论改进上,如 PGGAN、SNGAN、SAGAN、BigGAN、StyleGAN 等,...
U-GAT-IT笔记 由于博客园有时候公式显示不出来,建议在https://github.com/FangYang970206/PaperNote/blob/master/GAN/UGATIT.md下载markdown文件,用typora(最强markdown编辑器)打开。 前言 介绍一下最近出的U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image...
AI代码解释 python main.py--dataset selfie2anime--phase test Architecture 结果 消融研究 用户研究 对照 引文 如果发现此代码对研究有用,请引用论文: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 @misc{kim2019ugatit,title={U-GAT-IT:Unsupervised Generative Attentional NetworkswithAdaptive Layer-Instanc...
项目代码:https:///taki0112/UGATIT U-GAT-IT 和 Pix2Pix 的区别: U-GAT-IT:主要应用于图像风格转换、图像翻译和图像增强等任务,适用于将图像从一个领域转换到另一个领域的应用。 PIX2PIX:主要应用于图像转换任务,例如将线稿转换为彩色图像、将语义标签转换为真实图像等,适用于输入和输出之间存在明确映射关系的...
代码结构 main.py 入口代码, 负责声明各种命令参数 networks.py U-GAT-IT模型的搭建 UGATIT.py U-GAT-IT模型的训练与测试 dataset.py 对数据集的读取 ops/ 算子的实现与封装, 文件夹内有具体说明 utils/ 图像读取, 增强等实现, 文件夹内有具体说明 logs/ 训练日志 pic/ 和README相关的图片, ...