首先,本篇论文大部分工作是在NCSOFT完成的。对应作者作为会议文件在ICLR 2020上发表。 废话不多说直接上图 (上图U-GAT-IT的模型架构) 也许是我的理解水平有限,一般在论文中讲在哪哪哪发表的应该就不是再指的本篇论文了 那样的话,这篇论文大部分的工作基础就是站在了巨人的肩膀上 其次,本篇论文有两个创新...
AdaLIN引导至可适应残差块,最后上采样得到转换后的图像。 对于本文的U-GAT-IT来说,是由两个GAN网络组成的,一个网络实现将源图像变为目标图像,另一个GAN网络则可以将目标图像变为原图像的模式。 5...本文实现的工作 提出了一种无监督的图像到图像翻译的新方法,可以满足纹理和图像差别很大的两个图像域之间的转换...
看完综述后,对 U-GAT-IT 的效果和技术比较感兴趣。本文使用通过几项简洁的改进,综合了无监督、Attention技术,解决了 GAN 中的几个比较经典的问题,增加了网络结构对于不同数据集的泛化能力。另外,论文中二次元头像生成的例子也是吸引我的原因之一。 Contributions 这里简单翻译一下文中列出的贡献 结合Attention 模块与...
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...
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: ...
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: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应用。 网络结构 ...
U-GAT-IT笔记 目录 前言 模型结构 生成器 鉴别器 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...
U-GAT-IT笔记 ⽬录 由于博客园有时候公式显⽰不出来，建议在下载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-to-Image Translation，⾸先看看这篇论⽂达到的...