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...
该shared-latent空间假设被用在Coupled GAN中为了联合分布学习,作者延伸了Coupled GAN的工作。并且在本文的工作中,shared-latent space约束暗含了循环一致性约束。 假设: X1和X2表示两个图像域。在有监督图像转换条件下,我们可以得到样本(x1, x2)来自一个联合分布PX1,X2(x1, x2)。在无监督中,我们只有来自边缘分...
也就是说,一个专注于图像内容的领域共享组件,以及一个捕捉与样本相关的风格信息的领域特定组件。在我们的特定情况下,域共享内容组件包含语义信息,如对象的类别、形状和空间布局,而域特定样式组件包含样式信息,如颜色和纹理,将从目标域示例转换为源域中的图像。为了实现这种转换,我们使用从目标域示例计算的AdaIN参数,...
文章当年的无监督多模态图像转换领域中多数方法通过过于简单的一对一峰值映射来进行图像转换,这导致了效果并不好,因为简单的峰值映射无法很好地保证统一性与稳定性,因此作者提出了 Multimodal Unsupervised Image-to-imageTranslation (MUNIT) framework,通过将图像分解为域间不变的内容代码(代表图片的内容,因为即使是不同...
3 Multimodal Unsupervised Image-to-image Translation 3.1 Assumptions 令x1∈Χ1, x2∈X2是来自两个不同图像域的图像。在无监督的图像到图像的转移设置中,我们从两个边缘分布p(x1)和p(x2)中抽取样本,不访问联合分布p(x1,x2)。我们的目标是使用习得的图像-图像转换模型p(x1→2|x1)和p(x2→1|x2)来...
image-to-image translation network 1.Reconstruction loss( 重建损失) L^{self} 是x的原始content feature与构建的x style生成的图像与原图越逼近 , 使得x style更加精确表达x的风格 L^{cyc} 是将x内容特征与y风格特征产生的图像再用x风格特征产生的图像 与 原图逼近 2.Adversarial loss 目的是为了最小化两个...
简介 Unsupervised attention-guided image-to-image translation.NIPS-2018,Cited-53. Open...
Unsupervised image-to-image translation is an important and challenging problem in computer vision. Given an image in the source domain, the goal is to learn the conditional distribution of corresponding images in the target domain, without seeing any pairs of corresponding images. While this conditi...
本文和上一篇show,Attend一样,都是基于attention机制的图像转换。两篇文章的工作大体是相似的,但是这篇文章的代码开源了。 这篇文章和上篇文章一样都是做图像域转换,并且在转换时都想要只关注图像中的前景,达到前景转换而背景不变的效果。 在上一篇blog中已经介绍过了图像域转换,所以这里就直接开始讲作者提出的模型...
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